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 364 条结果
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基于机器学习算法和拉曼光谱的乳制品鉴别性特征分析
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2024
Current Research in Food Science
中科院一区JCR一区
Jia-Xin Li, Chun-Chun Qing, Xiu-Qian Wang, Mei-Jia Zhu, Bo-Ya Zhang & Zheng-Yong Zhang
计算机标签
支持向量机 卷积神经网络 特征工程与选择策略 分类/鉴别/等级评定 红外/拉曼光谱数据食品标签
乳及乳制品 品质、结构与理化性质 光谱/色谱/质谱等分析方法相似食品样本的判别分析是实现食品质量控制的重要方面。拉曼光谱与机器学习算法的有效结合，已成为开发智能判别技术的一种极具吸引力的方法。特征光谱分析有助于研究人员更深入地理解食品质量判别中的数据模式。本文以三个品牌乳制品的判别为例，基于支持向量机（SVM）、极限学习机（ELM）和卷积神经网络（CNN）算法，对拉曼光谱特征进行了研究。结果表明，不同机器学习算法对应的最优光谱特征区间存在一定差异。选择合适的光谱特征区间能够在保持较高识别准确率的同时，提高算法的计算效率。例如，SVM算法在890-980 cm⁻¹、1410-1500 cm⁻¹的融合光谱范围内识别准确率为100%，耗时约200秒；ELM算法在890-980 cm⁻¹、1410-1500 cm⁻¹的融合光谱范围内同样达到100%的识别准确率，耗时不到0.3秒；CNN算法在890-980 cm⁻¹、1050-1180 cm⁻¹、1410-1500 cm⁻¹的融合光谱范围内识别准确率为100%，耗时约80秒。此外，通过基于欧氏距离的光谱特征区间分布分析，直观地展示了基于特征光谱的实验样本分布情况。通过对相似样本的光谱特征分析过程，本文提供了一套分析策略，以深入揭示分类算法的数据基础，可为相关判别研究模式的分析提供参考。
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皮肤高光谱成像与机器学习用于准确预测鱼类肌肉中的多不饱和脂肪酸含量
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2024
Current Research in Food Science
中科院一区JCR一区
Yi-Ming Cao, Yan Zhang, Qi Wang, Ran Zhao, Mingxi Hou, Shuang-Ting Yu, Kai-Kuo Wang, Ying-Jie Chen, Xiao-Qing Sun, Shijing Liu & Jiong-Tang Li
计算机标签
支持向量机 随机森林 智能手机/其他 特征工程与选择策略 定量预测/回归分析 高光谱/多光谱光谱 质构/流变/感官数据食品标签
鱼肉 营养与生物功能 光谱/色谱/质谱等分析方法 脂质与脂肪酸多不饱和脂肪酸（PUFAs），尤其是二十碳五烯酸（EPA）和二十二碳六烯酸（DHA），是决定鱼类营养品质的关键因素。为了快速、无损地测定活鱼肌肉中的多不饱和脂肪酸，迫切需要一种准确的技术。本研究结合皮肤高光谱成像（HSI）和机器学习（ML）方法，对鲤鱼肌肉中的多不饱和脂肪酸含量进行了评估。在400–1000 nm光谱范围内采集了活鱼皮肤的高光谱图像。分别采用Savitzky–Golay（SG）、多元散射校正（MSC）和标准正态变量（SNV）方法对光谱数据进行预处理。应用竞争性自适应重加权采样（CARS）方法提取最佳波长。利用鱼类皮肤光谱，采用极限学习机（ELM）、随机森林（RF）、径向基函数（RBF）、反向传播（BP）和最小二乘支持向量机（LS-SVM）五种机器学习方法，对多不饱和脂肪酸及EPA + DHA含量进行预测。在经SG处理的光谱数据中，RBF模型在预测EPA + DHA和多不饱和脂肪酸含量方面表现优异，决定系数（R²P）分别为0.9914和0.9914，均方根误差（RMSE）分别为0.3352和0.3346，平均绝对误差（MAE）分别为0.2659和0.2660。最后，最优模型下的可视化分布图有助于直接测定鱼片的多不饱和脂肪酸和EPA + DHA含量。将皮肤高光谱成像与最优机器学习方法相结合，有望快速筛选出肌肉中多不饱和脂肪酸含量高的活鱼。
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利用纳米材料比色传感器阵列、HS-SPME-GC/MS结合化学计量策略，表征黑蒜挥发性风味特征
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2024
Food Chemistry
中科院一区JCR一区
Shanshan Yu, Xingyi Huang, Li Wang, Yuena Wang, Xueya Jiao, Xianhui Chang, Xiaoyu Tian, Yi Ren, & Xiaorui Zhang
计算机标签
深度学习 支持向量机 分类/鉴别/等级评定 定量预测/回归分析 时序传感器/物联网数据食品标签
发酵食品及酱腌制品 感官科学与消费者研究 光谱/色谱/质谱等分析方法 其他植物化学物质本研究研究了结合嗅觉可视化以实现黑蒜风味表征的可行性。在黑蒜加工过程中，对挥发性有机化合物（VOCs）进行了分析，以筛选重要的差异性挥发性有机化合物。随后开发了多通道纳米复合材料CSA，结合两个多孔金属有机框架，用于表征黑蒜加工过程中的风味特征变化，并将加工过程中的大蒜样品分为五个簇，符合挥发性有机物分析结果。人工神经网络（ANN）模型在区分处理阶段表现优于其他模式识别方法。此外，预测值相关系数为0.8919的SVR气味感官评分模型表现优于PLS模型，显示气味质量的预测能力更佳。这项工作表明，结合适当的化学计量学的纳米复合材料CSA可以成为客观且快速表征黑蒜或其他食品基质风味质量的有效工具。
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结合机器学习和高光谱成像技术分析米包中微塑料释放物
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2023
Food Packaging and Shelf Life
中科院一区JCR一区
Rongyi Gong, Jing Wang，Xue Wang, Yang Liu & Jiajia Shan
计算机标签
支持向量机 分类/鉴别/等级评定 高光谱/多光谱光谱食品标签
新材料/包装与接触材料 大米 其他安全问题 其他包装相关研究 显微与成像技术 光谱/色谱/质谱等分析方法米包中微塑料的释放是一个新兴问题，因为摄入微塑料可能对人类健康构成严重威胁。然而，目前量化大米中微塑料的方法既费力又耗时。本研究提出了一种结合机器学习和高光谱成像技术来识别包装大米中微塑料的简单方法。样品光谱表明，大米与微塑料在近红外光谱区域存在明显差异，并开发了一个支持向量机（SVM）模型来识别微塑料，准确率>94.44%。此外，应用开发的模型分析了模拟运输条件（例如运输时间、磨损率、堆叠压力）下米包中微塑料的释放丰度，证明了运输条件对米包中微塑料的释放丰度有影响。此外，还对大米清洗过程中微塑料的去除进行了研究和讨论。
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多变量与机器学习分类快速蒸发电离质谱，向工业级大规模鱼类物种形成进行分类
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2023
Food Chemistry
中科院一区JCR一区
Marilyn De Graeve, Nicholas Birse, Yunhe Hong, Christopher T. Elliott, Lieselot Y. Hemeryck & Lynn Vanhaecke
计算机标签
偏最小二乘法 支持向量机 随机森林 主成分分析/判别分析 分类/鉴别/等级评定 红外/拉曼光谱数据食品标签
鱼肉 食品安全与风险评估 光谱/色谱/质谱等分析方法鱼类食品掺假的检测与防范愈发重要，亟需建立快速、高通量的鱼类物种鉴定技术。快速蒸发电离质谱技术（REIMS）已迅速成为食品原位即时分析的有力手段。本研究采用智能手术刀-快速蒸发电离质谱技术（iKnife-REIMS），对2015—2021年间共计1736份样本（涵盖17种具有商业价值的鱼类品种）进行检测分析，并结合多种多元统计方法与机器学习算法开展物种分类研究。结果表明，主成分分析-线性判别分析（PCA-LDA）、正交偏最小二乘判别分析/偏最小二乘判别分析（(O)PLS-DA）等多元模型的鉴定准确率可达92.5%~100.0%；基于随机森林（RF）和支持向量机（SVM）的分类模型准确率为88.7%~96.3%。对2022年432份独立测试样本进行实时物种识别时，多元模型的物种鉴定正确率为89.6%~99.5%，而机器学习模型表现欠佳，准确率仅为22.3%~95.1%，在白肉鱼类品种鉴定中短板尤为突出。基于上述研究结果，本研究提出一套经实时验证的建模方案，采用适用性强的主成分分析-线性判别分析（PCA-LDA）模型，可满足行业规模化、快速化鱼类物种鉴定的实际应用需求。
