类目筛选（计算机学者）
清除筛选
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模型类型
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机器学习/统计学习
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偏最小二乘法
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支持向量机
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随机森林
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K-近邻
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梯度提升决策树
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主成分分析/判别分析
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逻辑回归/贝叶斯
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智能手机/其他
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深度学习
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卷积神经网络
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循环神经网络
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目标检测网络
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图像分割网络
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生成对抗网络
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图神经网络
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序列到序列/编码-解码
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其他深度学习结构
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大模型与 LLM
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大语言模型
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视觉基础模型
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多模态基础模型
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知识图谱与 LLM 集成
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垂直领域微调/指令调优
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检索增强生成
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模型设计/优化策略
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迁移学习/领域自适应
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小样本学习
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模型可解释性
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模型轻量化/边缘计算
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特征工程与选择策略
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超参优化/自动机器学习
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强化学习
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模型任务
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分类/鉴别/等级评定
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定量预测/回归分析
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缺陷/异物检测与定位
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过程控制与实时优化
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知识抽取与语义理解
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设计/生成与推荐
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模拟与数字孪生
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模型数据
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来源
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可见光/RGB/视频数据
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高光谱/多光谱光谱
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红外/拉曼光谱数据
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时序传感器/物联网数据
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组学数据
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质构/流变/感官数据
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文本/知识库/法规数据
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多模态/融合数据
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量级
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小规模数据集
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中等规模数据集
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大规模数据集
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超大规模/工业级数据集
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公开数据集
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合成/仿真数据为主
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深度筛选（食品学者）
清除筛选
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研究对象/基质维度
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谷物/块根/豆与坚果类
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小麦
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玉米
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大米
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杂粮
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马铃薯
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其他根茎类
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其他谷物与块根
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豆类与坚果（及籽类）
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肉类/蛋类与水产品
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畜肉
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禽肉
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鱼肉
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甲壳类
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软体与贝类
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内脏及副产物
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其他肉与水产品
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蛋类及其制品
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乳及乳制品
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液态乳
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发酵乳/酸奶
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奶酪
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乳粉
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乳清及乳清制品
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其他乳制品
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水果/蔬菜与菌菇类/植物类
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新鲜水果
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新鲜蔬菜
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果蔬汁/浓缩汁
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果蔬干/果脯/蔬菜干
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其他果蔬制品/植物类
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食用菌菇
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食用花卉
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油脂及油脂制品
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植物油
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动物油脂
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起酥油/人造脂肪
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油炸食品
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其他油脂制品
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饮料
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果蔬饮料
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茶/茶饮料
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咖啡饮料
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乳饮料
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功能/运动饮料
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碳酸饮料
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酒精饮料
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其他饮料
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糖、焙烤与糖果制品
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面包
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蛋糕/糕点
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饼干/薄脆制品
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糖果
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巧克力及含可可制品
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其他焙烤与糖果制品
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蜂蜜等天然糖
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发酵食品及酱腌制品
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大豆发酵制品
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蔬菜发酵制品
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发酵豆制品
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谷物发酵食品
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肉类发酵制品
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水产发酵制品
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其他酱腌/发酵食品
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复合/即食/餐饮食品
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方便面及速食米面
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预制菜/即食菜肴
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冷冻方便食品
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罐头菜肴
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餐饮菜品与团餐
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其他复合食品
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新资源食材
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昆虫蛋白
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微藻及藻类产品
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单细胞蛋白
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细胞培养肉
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其他新资源食材
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食品添加剂与配料
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碳水化合物配料
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脂肪/油脂配料
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蛋白质配料
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乳化剂/稳定剂/增稠剂
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甜味剂
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香精香料
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酸度调节剂/防腐剂/抗氧化剂
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营养强化剂
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其他添加剂与配料
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新材料/包装与接触材料
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塑料材料
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纸及纸板
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金属材料
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玻璃材料
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生物基/可降解材料
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多层复合材料
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探针与分析传感材料
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其他材料
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食品加工设备与机械系统
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热处理设备
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干燥设备
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挤压/混合/成型设备
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分选/分级/检验设备
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灌装/封口/包装设备与生产线
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清洗/CIP/卫生相关设备
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输送/搬运/机器人系统
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其他加工设备与系统
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研究主题/科学问题维度
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加工与新加工技术
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传统热加工
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非热加工技术
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物理辅助加工
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3D 打印与结构构筑
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挤压膨化与共挤技术
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其他加工技术
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保藏与贮藏
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冷藏与冷冻保藏
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干燥保藏
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改良气调/控气贮藏
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保鲜涂膜与保鲜剂
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货架期预测与品质劣变动力学
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其他保藏技术
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品质、结构与理化性质
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质构与流变性质
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颜色与外观品质
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微观结构与成像
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氧化、褐变等化学变化
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其他品质相关性质
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特征风味
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营养与生物功能
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基本营养价值评价
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抗氧化/抗炎等功能
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血糖、血脂与代谢相关功能
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肠道健康与微生物相关功能
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其他生物活性与健康效应
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食品安全与风险评估
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微生物安全
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化学污染物
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加工污染物
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过敏原与毒性问题
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暴露评估与风险表征
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其他安全问题
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包装与智能监测
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包装设计与机械性能
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活性包装
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智能/指示型包装
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包装系统中的监测与标签应用
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其他包装相关研究
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可持续性与资源高值化
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副产物与废弃物高值利用
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能耗/水耗与环境影响分析
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生命周期评价与碳足迹
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循环经济与绿色供应链
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其他可持续性主题
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感官科学与消费者研究
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感官评价与方法学
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消费者偏好与接受度
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市场细分与消费行为
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标签、营养声称与信息呈现
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其他感官与消费者研究
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过程控制与数字化
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过程监测与在线检测
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过程优化与控制策略
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生产管理与数字化工厂
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其他过程控制与数字化研究
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研究方法/证据层级维度
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理化与结构表征
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常规理化指标测定
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质构与流变测试
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显微与成像技术
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光谱/色谱/质谱等分析方法
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其他理化与结构表征
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微生物与发酵实验
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微生物计数与生长曲线
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菌种筛选与特性评价
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发酵工艺与动力学
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生物膜与耐受性研究
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其他微生物/发酵方法
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组学与高通量技术
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基因组学
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转录组学
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蛋白质组学
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代谢组学
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微生物组/宏基因组学
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其他组学方法
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风味组学
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体外模型
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体外消化模型
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体外发酵模型
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细胞模型
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模拟胃肠/肠道系统
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其他体外模型
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动物实验/人体试验
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小动物实验
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大动物实验
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人体干预试验
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观察性人群研究
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其他体内/人群研究
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统计建模与仿真
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传统统计分析与回归
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响应面分析与多因素优化
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动力学建模
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数值仿真
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其他统计建模方法
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问卷/市场与消费者研究
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问卷设计与实施
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访谈与质性研究
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行为实验与选择实验
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其他消费者研究方法
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标准/法规/数据库分析
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标准与法规对比分析
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政策评估与影响分析
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食品成分/消费数据库分析
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其他标准法规相关方法
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其他方法
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专利分析
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德尔菲法与专家咨询
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情景分析与情景模拟
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其他难以归类的方法
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关键营养素/成分维度
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常量营养素（宏量）
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蛋白质与氨基酸
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脂质与脂肪酸
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碳水化合物与糖类
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膳食纤维与抗性淀粉
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可溶性膳食纤维
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不溶性膳食纤维
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抗性淀粉
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其他膳食纤维类成分
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维生素
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脂溶性维生素 A/D/E/K
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维生素 C
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维生素 B 族
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其他维生素或前体
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矿物质与微量元素
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钙
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铁
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锌
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碘/硒等微量元素
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钠/钾/镁等常量矿物质
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其他矿物质
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植物化学/生物活性成分
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多酚与黄酮
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花青素与类胡萝卜素
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酚酸类
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含硫植物化合物
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其他植物化学物质
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益生菌/益生元/合生元
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益生菌菌株
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益生元
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合生元产品
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可发酵底物与其他肠道相关成分
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功能性脂类与糖替代品
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植物甾醇/甾烷醇
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共轭亚油酸
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中链脂肪酸
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糖醇类
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非营养性甜味剂
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盐替代品与其他代谢敏感因子
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其他特殊成分
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咖啡因
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茶氨酸
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胆固醇
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嘌呤
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其他特殊成分
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标签记录（计算机学者）
清除全部筛选
标签记录（食品学者）
共 2456 条结果
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机器学习在食品安全监测与预测中的应用综述
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2022
Comprehensive Reviews in Food Science and Food Safety
中科院一区JCR一区
Xinxin Wang, Yamine Bouzembrak, Alfons Oude Lansink & Ine van der Fels-Klerx
计算机标签
支持向量机 定量预测/回归分析 缺陷/异物检测与定位 文本/知识库/法规数据食品标签
食品安全与风险评估 标准/法规/数据库分析机器学习（ML）已被证明是一种在众多领域（包括食品科学与工程领域）中用于数据分析和建模的实用技术。近年来，利用机器学习模型监测和预测食品安全的情况日益增多。目前，已有多项研究综述了机器学习在食源性疾病方面的应用以及深度学习在食品领域的应用。本文对机器学习在食品安全监测与预测中的应用进行了文献综述。论文总结并分类了该领域的机器学习应用，对用于机器学习建模的数据类型进行了分类和探讨，并为未来机器学习应用的数据来源和输入变量提供了建议。本综述基于三个科学文献数据库：Scopus、CAB Abstracts和IEEE，涵盖了2011年1月1日至2021年4月1日期间以英文发表的研究。结果表明，大多数研究应用了贝叶斯网络、神经网络或支持向量机。在所有被综述的各类机器学习模型中，所有相关研究通过验证过程均显示出较高的预测准确率。基于这些机器学习应用，除了为数据来源和输入变量提供建议外，本文还确定了未来应用机器学习模型监测和预测食品安全的若干研究方向。
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利用可见光-近红外高光谱成像评估番茄品质的新量化指标
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2022
Food Chemistry
中科院一区JCR一区
Yuanyuan Shao, Yukang Shi, Yongdong Qin, Guantao Xuan, Jing Li, Quankai Li, Fengjuan Yang & Zhichao Hu
计算机标签
机器学习/统计学习 定量预测/回归分析 高光谱/多光谱光谱食品标签
新鲜蔬菜 品质、结构与理化性质 光谱/色谱/质谱等分析方法番茄品质通常采用单一指标进行评价，而非综合指标。为建立综合评价指标，本研究采用可见 - 近红外（Vis-NIR）高光谱成像技术采集 3 个品种番茄的图像，并测定 12 项品质指标作为参考标准。研究分析了不同指标的变化趋势与相关性，通过因子分析构建综合品质指数（CQI）；基于高光谱数据，利用 连续投影算法（SPA） 筛选特征波长，并以此建立 3 种综合品质指数预测回归模型。结果表明，多元线性回归（MLR）模型效果最优，其验证集决定系数RV2、验证集均方根误差RMSEV与性能偏差比RPD分别为0.87、1.33、2.58。随后生成空间分布图，实现番茄果实综合品质指数的可视化。本研究证实，结合高光谱成像与化学计量学可无损预测番茄综合品质，进而确定最佳采收期。
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使用便携式光谱和即时学习模型更新方法改进猪肉TVB-N预测
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2022
Meat Science
中科院一区JCR一区
Fan Zhang, Tonghai Kang, Jianfeng Sun, Jie Wang, Wen Zhao, Shuang Gao, Wenxiu Wang & Qianyun Ma
计算机标签
支持向量机 特征工程与选择策略 定量预测/回归分析 红外/拉曼光谱数据 质构/流变/感官数据食品标签
畜肉 其他品质相关性质 常规理化指标测定 光谱/色谱/质谱等分析方法近红外光谱技术是预测猪肉中挥发性盐基氮含量的有效无损检测方法。然而，近红外模型缺乏稳健性，在新批次上使用时常常失效。为了解决这个问题并获得更好的预测性能，本研究提出了一种基于即时学习的模型更新方法。设计了一个综合考虑输入（光谱）和输出（TVB-N含量）信息的综合相似性准则。结合定义的相似因子，选择与新批次样品最相关的样本，并基于所选样本实时建立局部最小二乘支持向量机模型。结果表明，采用JITL方法更新的模型在新的独立批次上保持了较高的预测性能，预测误差从2.95 mg/100g降低到1.60 mg/100g。基于所选相似样本建立的稳健模型与JITL模型更新策略相结合，有助于使近红外光谱成为无损评估猪肉品质特征的首选方法。
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近红外高光谱成像技术与深度卷积生成对抗网络结合预测单粒玉米籽粒的含油量
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2022
Food Chemistry
中科院一区JCR一区
Liu Zhang, Yaqian Wang, Yaoguang Wei & Dong An
计算机标签
偏最小二乘法 支持向量机 深度学习 定量预测/回归分析 高光谱/多光谱光谱食品标签
玉米 光谱/色谱/质谱等分析方法 脂质与脂肪酸对单粒玉米的含油率进行快速、无损预测，对食品工业具有重要意义。然而，获取大批量玉米籽粒含油率的实测参考值耗时且成本高昂，数据集规模有限也会导致模型泛化能力偏低。本研究将高光谱成像技术与 深度卷积生成对抗网络（DCGAN） 相结合，用于单粒玉米含油率的预测。利用 DCGAN 同时对光谱数据与含油率数据进行扩增，经多次迭代后，生成与实验真实数据高度近似的仿真数据。分别构建 偏最小二乘回归（PLSR）与支持向量回归（SVR） 模型，对比数据扩增前后的模型性能。结果表明，该方法不仅提升了两种回归模型的预测效果，还解决了建模需要大量训练数据的难题。
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使用近红外光谱和数字图像量化与认证面包用小麦粉中木薯淀粉含量的可行性研究
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2022
Food Chemistry
中科院一区JCR一区
Aurélie Monié, Sophie Franceschi, Stéphane Balayssac, Myriam Malet-Martino, Mathieu Delample, Emile Perez & Jean-Christophe Garrigues
计算机标签
偏最小二乘法 分类/鉴别/等级评定 定量预测/回归分析 红外/拉曼光谱数据食品标签
小麦 食品安全与风险评估 光谱/色谱/质谱等分析方法本研究开展了一项可行性探究，采用近红外光谱（NIR）与化学计量学辅助彩色直方图分析系统（CACHAS），对小麦粉中木薯淀粉含量进行定量测定与真伪鉴别。针对无添加剂的标准小麦粉，偏最小二乘法（PLS）预测结果为：预测相关系数rpred=0.977，预测均方根误差RMSEP=1.826 mg・kg⁻¹；对于含食品添加剂的商品小麦粉，所得rpred=0.995，RMSEP=1.004 mg·kg⁻¹。此外，采用数据驱动软独立建模分类法（dd-SIMCA）对标准小麦粉分别建模时，NIR 与 CACHAS 的预测性能相近，可对所有目标样品进行真伪鉴别，并能正确识别出疑似掺假的样品；但该方法在商品小麦粉上未得到理想结果。综上，近红外光谱更适用于完成精准的定量与定性分析，而 CACHAS 仅可作为一种备选的初步筛查手段。
