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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从检测到预防：用于减少牛奶掺假和乳制品欺诈的网络安全人工智能生态系统
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2026
Trends in Food Science & Technology
中科院一区JCR一区
Mati Ullah Khan, Limin Zhen, Jiaqi Tian, Anum Farid, Zhiwei Chen, & Hongliang Liu
计算机标签
机器学习/统计学习 定量预测/回归分析 多模态/融合数据食品标签
液态乳 其他安全问题 光谱/色谱/质谱等分析方法背景：全球乳制品行业面临来自牛奶掺假和欺诈行为的持续且不断变化的威胁，这些威胁危及公共健康、经济稳定和消费者信任。传统检测方法具有被动性且日益不足，需要向预防为主的模式转变。范围与方法：本综述批判性地审视了网络安全人工智能生态系统的潜力，这一综合框架逐步融合人工智能（AI）与网络安全，通过无缝的技术整合来改造乳制品供应链。我们分析了人工智能驱动的方法如何与网络安全措施相结合，例如用于非线性模式识别的机器学习（ML）、用于化学分析的光谱分析以及用于视觉检查的计算机视觉（CV），通过特定接口实现统一，例如用于物联网（IoT）数据采集的安全应用程序编程接口（API）和用于数据验证的区块链智能合约。这使得供应链传感器（捕获温度、地理位置和组成特征）到人工智能模型的数据流可以实现加密，通过反馈机制（如预测异常警报和自适应模型再训练）确保系统的持续弹性和端到端数据完整性，从而超越孤立技术，形成一个有机统一的生态系统。主要发现和结论：我们的综合分析表明，这种深度整合创造了一个稳健的、多层次的防御系统，其中人工智能的预测分析通过网络安全的保护协议得以增强，从而实现通过不可篡改的审计跟踪进行取证归因，并实现从检测到预防的决定性转变。例如，通过零信任架构保护的实时物联网数据被输入到用于掺假检测的人工智能模型中，反馈循环会触发自动响应，如数据隔离或通过联邦学习进行模型更新，从而确保系统的动态适应性。然而，这一范式转变面临重大挑战，包括复杂人工智能模型的黑箱特性、区块链的成本与可扩展性以及社会技术采纳障碍。我们得出结论，虽然这一生态系统的战略实施不是万能的，但对于保障公共健康和确保乳制品行业的完整性至关重要。这篇综述为利益相关者提供了一个连贯的路线图，强调协作治理、标准化协议以及诸如联邦学习和抗量子加密等新兴技术，以克服现有障碍并建立一个具有韧性的供应链。
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基于迁移学习特征表示提高番茄成熟度分类的类别可分性与泛化能力
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2026
Postharvest Biology and Technology
中科院一区JCR一区
Sungmin Jeong, Suyong Lee, & Imkyung Oh
计算机标签
卷积神经网络 迁移学习/领域自适应 分类/鉴别/等级评定 可见光/RGB/视频数据食品标签
新鲜水果 颜色与外观品质 显微与成像技术 常规理化指标测定由于采后成熟过程中颜色转变具有渐进性和重叠性，番茄成熟度的准确、客观分类仍然具有挑战。本研究探讨了与使用 LAB 颜色特征的传统机器学习模型相比，基于迁移学习的深度架构是否能够提高类别可分性和泛化能力。研究将 2612 个番茄划分为 3 个成熟阶段，并使用 4 种机器学习分类器、一个基线卷积神经网络以及多个预训练骨干架构进行分析，同时结合降维和外部验证。传统机器学习模型虽然取得较高总体准确率，但半熟与成熟阶段之间持续存在误分类，反映出番茄颜色变化的内在连续性。相比之下，迁移学习能够稳定特征表示，并在不牺牲分类性能的情况下提高跨数据集稳健性。结果表明，迁移学习的主要优势在于增强结构性特征的稳健性，而不仅仅是提高准确率，这对采后质量控制和自动分级系统具有实际价值。所提出的框架为农食图像分析提供了可扩展策略，并鼓励进一步研究其在多样环境条件下的稳健部署。
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用于米饭加工工厂异物检测的深度学习方法
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2026
Food Control
中科院一区JCR一区
Pei-Ting Chuang, Ming-Hung Cheng, Ching-Ho Chi, & Hao-Hsiang Ku
计算机标签
卷积神经网络 缺陷/异物检测与定位 可见光/RGB/视频数据 时序传感器/物联网数据食品标签
大米 食品安全与风险评估 加工与新加工技术 显微与成像技术三角饭团和便当等米饭类鲜食产品广泛由米饭加工工厂供应，但非金属异物难以通过常规金属检测器识别，通常依赖人工检查。本研究开发了一套用于米饭加工过程异物检测的深度学习图像识别系统。研究在多个加工检查点利用图像传感器采集食品物料和污染物图像，并在白米饭上模拟塑料、包装线头、昆虫和石子四类常见异物。数据集共包含 4343 张图像，其中 3473 张用于训练，870 张用于验证。研究比较了 10 种 CNN 模型在 50 和 100 个训练轮次下的表现。ShuffleNetV2 综合表现最佳，50 个轮次时平均 F1-score 为 0.971，100 个轮次时提高到 0.982；在塑料、包装线头、石子和昆虫等类别识别上也表现较好。该低成本摄像检测系统可支持米饭加工工厂的实时异物识别与分类，降低对人工检查的依赖并提升食品安全控制能力。
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基于机器学习的风味组学解析不同提取工艺下茉莉精油香气轮廓的分子基础
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2026
Food Research International
中科院一区JCR一区
Ziyang Wu, Zhangcheng Liang, Hang Wei, Peixin Wang, Weiming Li, Hanbin Chen & Baodong Zheng
计算机标签
梯度提升决策树 模型可解释性 分类/鉴别/等级评定 组学数据 质构/流变/感官数据食品标签
香精香料 非热加工技术 物理辅助加工 特征风味 抗氧化/抗炎等功能 血糖、血脂与代谢相关功能 常规理化指标测定 光谱/色谱/质谱等分析方法 风味组学 其他植物化学物质 其他特殊成分茉莉精油因其独特的香气与生物活性，在香料及食品工业中具有重要地位。然而，传统提取工艺存在得率低、香气损失严重等问题。本研究采用风味组学与机器学习技术，对超临界CO₂萃取（SFE-CO₂）、超声辅助水蒸馏（UAHD）等四种不同提取方法所得精油的香气品质进行分析。结果表明，SFE-CO₂可显著提高精油得率与抗氧化活性，而UAHD则表现出最高的血管紧张素转换酶（ACE）抑制活性。SFE-CO₂提取物具有独特的花香与甜香特征，UAHD提取物则呈现突出的果香特征。通过气相色谱-离子迁移谱（GC-IMS）与气相色谱-质谱联用（GC–MS）技术共鉴定出121种挥发性成分，其中包括65种特征性挥发物与57种经定量验证的关键香气化合物。基于XGBoost-SHAP的机器学习模型分析显示，香茅醇与α-紫罗兰酮对花香形成具有协同作用，乙酸己酯对脂肪气味具有抑制作用，柠檬烯对青草气的掩蔽效应可提升整体香气品质。本研究为茉莉精油的工业化生产提供了理论依据。
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利用比色传感器阵列和电子鼻传感器阵列的特征级数据融合检测韭菜中的普克米酮残留：异构数据融合方法的比较
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2026
Food Chemistry
中科院一区JCR一区
Jingwen Zhu, Fanzhen Meng, Zijie Feng, Tianqi Wu, Mingji Wei, & Hui Jiang
计算机标签
卷积神经网络 循环神经网络 分类/鉴别/等级评定 定量预测/回归分析 多模态/融合数据 时序传感器/物联网数据 可见光/RGB/视频数据食品标签
新鲜蔬菜 化学污染物 光谱/色谱/质谱等分析方法 其他特殊成分丙环唑残留威胁韭菜的食品安全。本研究结合电子鼻（E-鼻）与颜色传感器阵列（CSA）对其丙环唑残留进行定性和定量检测。通过探讨深度学习与传统机器学习在特征级数据融合上的结构和性能差异，实现了对丙环唑残留浓度的更精确检测。实验结果表明，相较于传统特征级融合，基于卷积神经网络和长短期记忆网络注意力融合网络（CLAFNet）的多源数据融合方法可以以100%的准确率区分韭菜样品中的低、中、高丙环唑浓度。定量结果表明，结合全连接神经网络（FCN）和CLAFNet能够最好地预测百菌清浓度。因此，电子鼻和CSA是检测韭菜中百菌清残留浓度的有效工具，而CLAFNet是这些数据融合的强大工具。
