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 393 条结果
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利用光谱视觉识别和分类茶叶中的杂质
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2024
LWT
中科院一区JCR一区
Yuchen Guo, Ziru Yu, Xiangyang Yu, Xiaoqing Wang, Yefan Cai, Weibin Hong, & Wei Cui
计算机标签
支持向量机 缺陷/异物检测与定位 高光谱/多光谱光谱 可见光/RGB/视频数据食品标签
茶/茶饮料 食品安全与风险评估 显微与成像技术从普洱茶中去除杂质是其加工中的一个重要步骤。然而，现有方法无法准确高效地对普洱茶中的杂质进行分类。本研究提出了一种基于光谱成像技术的新方法来识别普洱茶中的杂质。在400 - 1000 nm波长范围内获取了茶叶及杂质的高光谱图像。从高光谱图像中提取各类别样品的光谱，并进行了综合分析和处理，主要包括异常值检测与剔除、光谱预处理以及特征波长选择。基于全光谱数据和特征波长数据建立支持向量机（SVM）模型，以实现高光谱图像的像素级分类。结果表明，基于全光谱的最佳模型在测试数据集上的准确率达到了97.8%。基于逐次投影算法和遗传算法选择的特征波长的最佳模型的准确率分别为95.9%和94.9%。最后，将这些像素分类模型应用于测试样品，以检验模型在识别杂质方面的有效性。结果表明，这三种选定的模型能够有效识别杂质，甚至在识别不熟悉类别的杂质方面也表现良好。
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探索人工智能在水产养殖中满足日益增长食物需求的机遇
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2024
Food Chemistry：X
中科院一区JCR一区
Mohd Ashraf Rather, Ishtiyaq Ahmad, Azra Shah, Younis Ahmad Hajam, Adnan Amin, Saba Khursheed, Irfan Ahmad & Showkat Rasool
计算机标签
机器学习/统计学习 深度学习 分类/鉴别/等级评定 过程控制与实时优化 可见光/RGB/视频数据 时序传感器/物联网数据食品标签
鱼肉 过程优化与控制策略 生产管理与数字化工厂全球人口的不断增长推动了对食品的需求上升，尤其是作为首选蛋白质来源的鱼类，这给捕捞渔业带来了压力。过度捕捞导致野生鱼类资源枯竭，凸显了对先进水产养殖技术的需求。与农业不同，水产养殖尚未取得重大的技术进步。人工智能（AI）工具，如物联网（IoT）、机器学习、摄像头和算法，为减少人为干预、提高生产力以及监测鱼类健康、优化饲料和水资源管理提供了解决方案。然而，数据收集、标准化、模型准确性、可解释性以及与现有水产养殖系统的整合等挑战依然存在。本综述探讨了人工智能技术和工具在水产养殖业中的应用，以推动该行业发展并弥合食品供需之间的差距。
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基于CNN的Nendran香蕉采后快速分级：成熟度分类模型
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2024
Postharvest Biology and Technology
中科院一区JCR一区
P.L.Arunima, Pratheesh P. Gopinath, P.R. Geetha Lekshmi & M. Esakkimuthu
计算机标签
卷积神经网络 其他深度学习结构 分类/鉴别/等级评定 可见光/RGB/视频数据 大规模数据集食品标签
新鲜水果 其他品质相关性质 显微与成像技术香蕉（Musa spp.）因其价格实惠和营养丰富而广受欢迎。确保香蕉质量对于满足消费者期望和国际出口标准至关重要。采后处理，尤其是分级，在香蕉分选和分类中起着关键作用。它对于质量保证、符合消费者偏好、获得市场准入、基于质量区分价格、减少浪费、优化包装效率以及提升供应链整体效能都至关重要。人工分级是造成大量采后损失的主要原因。卷积神经网络（CNN）被广泛认为是用于分类任务的先进计算机视觉技术。本研究引入了一种基于CNN的深度学习方法，用于Nendran香蕉的成熟度分类。研究重点是利用包含4320张图像的数据集开发和评估一个CNN模型。使用了已有的深度学习模型（VGG16、VGG19、InceptionV3、ResNet50和EfficientNetB0）进行比较，所开发的模型达到了95%的准确率。利用提出的模型开发了一个名为“香蕉成熟度识别应用”的网页应用程序。值得注意的是，所提出的模型优于现有的深度学习模型，强调了其卓越的分类准确性。研究得出结论，这个9层CNN模型非常有效，超越了成熟的深度学习架构，可以作为基于香蕉成熟度开发高效分类方法的基础，从而改善采后管理。
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AfroPALM - 以非洲为中心的棕榈油掺假学习模型：用于检测棕榈油掺假的端到端深度学习方法
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2024
LWT
中科院一区JCR一区
Andrew Selasi Agbemenu, Andrews Tang, Elton Modestus Gyabeng, Prince Odame, Eric Tutu Tchao, Eliel Keelson, John-Lewis Zinia Zaukuu, & Jerry John Kponyo
计算机标签
卷积神经网络 分类/鉴别/等级评定 可见光/RGB/视频数据食品标签
植物油 食品安全与风险评估 其他安全问题 显微与成像技术在非洲，人口快速增长和对提高粮食产量的关注往往忽视了食品安全这一关键方面，导致该地区的人均食源性疾病发生率居全球之首。这凸显了应对非洲大陆食品安全挑战的紧迫性。一个关键问题是西非地区红棕榈油的广泛掺假，通常涉及有害的红偶氮染料，带来严重的健康风险。目前的检测方法依赖实验室程序，不仅耗时且昂贵，而且在本地市场大规模实施也不切实际。为了解决这些局限性，我们提出了一种端到端深度学习方法，从而无需手动特征提取和基于实验室的分析。利用高分辨率成像技术，我们的方法能够直接从原始图像数据中客观且可靠地检测棕榈油掺假。在我们的研究中，我们开发了一种名为 AfroPALM-Custom 的深度卷积神经网络，专门用于检测非洲市场的棕榈油掺假。AfroPALM-Custom 在优化我们的深度学习方法中起到了关键作用，测试准确率达到了 90.63%，F1 分数为 90.98%。随后，我们改进并使用了移动端高效的预训练模型，即 SqueezeNet1.1 和 GhostNetV1，并进行了移动端微调，分别命名为 AfroPALM-GhostNet 和 AfroPALM-SqueezeNet。在性能方面，AfroPALM-GhostNet 和 AfroPALM-SqueezeNet 的测试准确率分别为 96.29% 和 91.16%，F1 分数分别为 96.57% 和 91.95%。这种识别掺假棕榈油的能力展示了在非洲市场食品安全解决方案方面的重大进展，为在资源有限且实验室方法不切实际的本地市场中实施提供了实用且可扩展的方法。
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基于智能手机的数字图像方法，协助斯洛伐克托卡伊葡萄酒鉴定化学计量
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2024
Food Chemistry
中科院一区JCR一区
Larisa Onça, Nemanja Koljančić, Katarína Furdíková, Liudmyla Khvalbota, Ivan Špánik, & Adriano A. Gomes
计算机标签
机器学习/统计学习 偏最小二乘法 分类/鉴别/等级评定 可见光/RGB/视频数据食品标签
酒精饮料 食品安全与风险评估 显微与成像技术 传统统计分析与回归斯洛伐克葡萄酒与匈牙利、法国、奥地利和乌克兰等不同地理区域的类似葡萄酒进行鉴定，采用了OC-PLS、DD-SIMCA和PLS-DM三种模型，这些模型均严格执行。研究共采纳了63个样本，其中41个来自斯洛伐克，涵盖了多种葡萄酒类型，如品种酒、Cuvée（不同的“putňový”）和精华。为了在受控条件下拍摄数字图像，设计了一个内面白色的定制纸箱，并配备了智能手机。培训阶段，OC-PLS、DD-SIMCA 和 PLS-DM 分别获得了96%、100%和96%的敏感性。在DD-SIMCA和PLS-DM的后续验证和测试阶段，所提方法展现出最佳效率，灵敏度和特异性均达到100%。然而，OC-PLS在验证中显示出90%的效率，测试中显示出80%的效率，未能取得类似结果。
