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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基于 LC–MS/MS 代谢组学结合机器学习筛选培根候选生物标志物
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2026
Food Chemistry: X
中科院一区JCR一区
Xinyi Huang, Yingmin Tian, Yufei Yang, Miaohua Zheng, Ling Wang, Shanshan Wang, Tao Zhang & Hongzhao Lu
计算机标签
机器学习/统计学习 分类/鉴别/等级评定 组学数据食品标签
畜肉 光谱/色谱/质谱等分析方法 其他特殊成分为克服传统培根真伪鉴别存在的主观性，本研究构建了一种基于液相色谱-串联质谱（LC–MS/MS）代谢组学与机器学习相结合的客观判别框架。对五花肉（LRW）与猪臀肉（LRT）制成的培根样品进行代谢组分析，共鉴定出两组共有的100种差异代谢物。经Kruskal–Wallis H检验（p<0.05）筛选得到75个显著特征变量，再通过随机森林特征筛选与低方差过滤进一步缩减至22种关键代谢物。随后对这22种关键代谢物进行多维评价（VIF<75、标签相关系数>85%、信息增益=1），最终确定4种候选判别代谢物：其中6-羟基辛酰肉碱为LRT特征标志物，二甲基乙醇胺、黄嘌呤与富马酸单乙酯为LRW特征标志物。采用随机森林（RF）、K近邻（KNN）、支持向量机（SVM）与前馈神经网络（FNN）模型进行双向验证，结果显示该组合具有良好的判别性能。该框架为优化培根生产提供依据，并为肉制品中数据驱动的生物标志物发掘提供可推广的范式。
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一种消除香榧果壳干扰、提升香榧籽内部缺陷近红外检测精度的新型光谱校正方法
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2026
Food Research International
中科院一区JCR一区
Jiajun Zan, Binyan Hou, Yuan Du, Yu Hu, Lili Son, Jiasheng Wu & Tong Sun
计算机标签
支持向量机 随机森林 梯度提升决策树 其他深度学习结构 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
豆类与坚果（及籽类） 食品安全与风险评估 光谱/色谱/质谱等分析方法香榧果壳产生的光谱干扰会显著影响带壳香榧内部缺陷的检测，降低检测精度。针对该问题，本文提出一种结合全连接神经网络（FNN）与高斯滤波（GS）的近红外光谱校正方法，以消除果壳光谱干扰，提升黑仁缺陷检测精度。对比研究了直接校正法（DS）、分段直接校正法（PDS）以及所提FNN-GS方法的校正效果，并采用随机森林（RF）、支持向量机（SVM）、极端梯度提升（XGBoost）和轻量级梯度提升机（LightGBM）构建检测模型。结果表明，DS与PDS校正效果有限，模型性能无显著提升甚至有所下降；而FNN-GS方法校正效果更优，分类精度显著提高。在预测集上，RF与SVM模型的准确率、灵敏度和特异度均达到100%；XGBoost与LightGBM模型准确率为95.83%，特异度为100%，灵敏度为91.67%。与未校正原始光谱构建的模型相比，RF和SVM模型的灵敏度分别提升16.67%和19.44%，准确率分别提升8.33%和9.72%；与仅采用果仁光谱构建的模型相比，RF和SVM模型在准确率与灵敏度上均更具优势。所提校正方法可有效去除果壳相关光谱干扰，增强缺陷相关光谱特征，实现黑仁缺陷的高精度无损检测，为利用近红外光谱技术开展其他坚果类果品内部品质检测提供参考。
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可与智能手机集成的便携式视觉传感平台：用于食品安全中黄曲霉毒素的现场快速检测
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2026
Trends in Food Science & Technology
中科院一区JCR一区
Jiarong Liu, Xi Zhao, Yumin Yang, & Xiaoxia Li
计算机标签
智能手机/其他 分类/鉴别/等级评定 可见光/RGB/视频数据 红外/拉曼光谱数据食品标签
化学污染物 过程监测与在线检测 光谱/色谱/质谱等分析方法 显微与成像技术 其他特殊成分背景：黄曲霉毒素是毒性最强、分布最广的食品污染真菌毒素，对全球食品安全与公共卫生构成严重威胁。色谱法、免疫分析法等传统检测手段检测结果可靠，但依赖大型仪器，且需专业人员操作，无法满足食品全产业链现场快速筛查的需求。
研究范围与方法：本文系统梳理了黄曲霉毒素的理化特性与危害，同时分析传统检测方法存在的缺陷；重点综述近五年基于智能手机的可视化传感检测平台研究进展，阐释将抗体、适配体、分子印迹聚合物三类识别元件集成至智能手机检测平台的技术原理与应用发展现状，横向对比三类检测平台的优劣，并探讨相关标准化构建方案。
核心研究结果与结论：黄曲霉毒素稳定性高、毒性极强，搭建完善严格的监测体系具有重要意义。基于智能手机的可视化传感平台已初步实现现场即时检测，但该技术仍处于实验室成果向实地应用转化的过渡阶段。不同研究方案之间存在明显差异，制定统一的图像采集规范与数据校准流程，能够进一步提升智能手机可视化传感平台的实用性与实地适配能力。未来，引入机器学习辅助信号处理、集成微型光学组件、简化样品前处理流程，将推动黄曲霉毒素检测技术朝着微型化、便携化、智能化方向发展。 -
利用近红外光谱结合瑞士刀偏最小二乘（SKPLS）三向多块快速检测牛奶中的病毒
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2026
Food Chemistry
中科院一区JCR一区
Samy De Oliveira, Stéphane Guyot, Laurence Dujourdy, Emmanuel Denimal, Laurent Gal, Caera O'Neill, Philippe Cayot, Alexis de Rougemont, & Elias Bou-Maroun
计算机标签
偏最小二乘法 定量预测/回归分析 红外/拉曼光谱数据 中等规模数据集食品标签
液态乳 微生物安全 过程监测与在线检测 光谱/色谱/质谱等分析方法人类诺如病毒是食源性疾病的主要原因，因此需要快速、可靠且具成本效益的定量方法。近红外光谱（NIRS）提供了实时分析功能，且样品准备工作量 minimal（最少）。两次独立实验，相隔8个月进行，每次四重复，共产生360份添加了九种MS2噬菌体浓度的半脱脂牛奶测量样本，MS2噬菌体为人类诺如病毒的替代物。病毒浓度通过三维偏最小二乘（PLS）回归建模，将NIRS光谱与斑块形成单位（PFU）测量值相关联。采用针对组的5折交叉验证应用于72个样品组，并进行光谱预处理。使用扩展乘法散射校正（EMSC）和一阶导数的组合获得了最佳性能，验证集R²分别为0.77和0.80。定量下限（LOQ）估计为 4.9 × 10³ PFU/mL，接近文献中复杂基质病毒定量的数值。这些结果强调了近红外光谱（NIRS）作为一种快速、非破坏性且无需试剂的食品系统病毒定量方法的可行性。
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食品分析中高级算法与成像技术的综述：通向未来的道路
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2026
Trends in Food Science & Technology
中科院一区JCR一区
Carlos Eduardo Marques Pratas, Fernando Ramos, Joel P. Arrais, & Ana Sanches Silva
计算机标签
深度学习 模型可解释性 分类/鉴别/等级评定 可见光/RGB/视频数据 小规模数据集食品标签
食品安全与风险评估 品质、结构与理化性质 显微与成像技术背景：人工智能（AI）工具有潜力通过支持更快速的分析、实时监控、大数据管理和增强的检测能力，彻底改变食品安全和质量评估。尽管将人工智能与化学计量学结合的兴趣日益增加，但针对具体领域的综合性综述仍然稀缺。范围与方法：本研究探讨了人工智能在食品分析中的变革性作用，提供了关于该领域最新发展和实际应用的视角。通过采用系统的方法进行文献筛选和数据解释，本研究提供高质量的研究成果，旨在支持未来在食品安全与保障方面的进步。主要发现与结论：所进行的分析表明，经典算法在早期研究阶段仍然至关重要，为先进神经网络奠定了基础。此外，整合多种算法已被证明在提升最终模型的准确性和精确性方面是有效的。然而，基于人工智能的模型仍面临与数据偏差、变异性和有限数据集规模相关的持续挑战，以及模型特有的限制，如高计算成本和有限的可解释性。因此，设计有效的分析框架需要仔细考虑关键因素，包括数据的性质、研究目标和可用的计算资源，因为这些因素直接影响人工智能方法的透明性、性能和整体成功。
