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 108 条结果
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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。
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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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烤羊肉串气味感知解码：一个整合TDS与GC-IMS的EEG-MambaFusionNet框架
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2026
Food Chemistry
中科院一区JCR一区
Che Shen, Wenxi Qi, Yi Zhang, Ran Wang, Qi Jin, Kezhou Cai, Bo Wang, & Dengyong Liu
计算机标签
其他深度学习结构 模型可解释性 分类/鉴别/等级评定 多模态/融合数据 时序传感器/物联网数据 质构/流变/感官数据 红外/拉曼光谱数据食品标签
畜肉 传统热加工 特征风味 感官科学与消费者研究 光谱/色谱/质谱等分析方法 行为实验与选择实验 其他植物化学物质本研究探讨了羊肉串从生到全熟阶段香气感知的动态演变及其相应的神经特征。将感官主导时间法（TDS）与气相色谱-离子迁移谱（GC-IMS）结合起来，捕捉从"羊肉特有气味"到"木炭烤"、"脂肪味"、"烤肉味"最终到"烧焦味"的感官转变，以及相关挥发性化合物的变化。同步进行的脑电图（EEG）记录显示，这些香气变化引发了明显且逐渐增强的神经反应。在吸入后8-10秒的关键时间窗口内，神经活动在不同烤制阶段之间表现出最高的可区分性。EEG-MambaFusionNet 是一个融合神经、感官和化学数据的深度学习框架，用于量化这一过程，其预测准确率达到了 0.925。解释性分析表明，前额叶和顶叶电极作为享乐性和整合性香气处理的关键枢纽。这些发现揭示了大脑对烤羊肉串香气的处理机制。
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深度学习在食品微生物学中的应用与进展：从数据到智能分析
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2026
Trends in Food Science & Technology
中科院一区JCR一区
Chunling Li, Xin Wang, He Liu, & Danshi Zhu
计算机标签
卷积神经网络 模型可解释性 知识抽取与语义理解 多模态/融合数据 红外/拉曼光谱数据食品标签
微生物安全 显微与成像技术 光谱/色谱/质谱等分析方法 基因组学背景：传统的微生物识别、定量和安全评估方法通常耗时且劳动强度大，因此需要更高效的分析方法。深度学习（DL）已成为食品微生物学中的一种变革性工具，能够实现自动化数据分析和智能预测。范围与方法：本综述系统地考察了深度学习在食品微生物学中对四种数据类型的应用。(1) 图像数据，包括用于微生物识别和菌落计数的显微图像，通过卷积神经网络和视觉变换器（ViT）进行处理；(2) 数值数据，包括用于污染检测和保质期预测的光谱数据和传感器数据；(3) 文本数据，利用自然语言处理进行食品安全监测和疫情检测；(4) 多模态数据，整合基因组学、转录组学和代谢组学信息，以实现全面的微生物分析。主要发现和结论：多模态深度学习框架可以整合这些多样的数据流，从而提供对食品系统中微生物行为的更全面理解。目前的挑战包括数据标准化不足、模型可解释性差以及大规模标注数据集的缺乏。本综述系统地探讨了应对这些局限性的潜在途径，旨在为通过深度学习应用推进食品安全和质量评估提供理论基础。
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食品供应链中的具身人工智能：创新、挑战与未来展望
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2026
Trends in Food Science & Technology
中科院一区JCR一区
Chongyu Wang, Chenglong Lv, Yixin Gao, Yiyang He, Xiyao Zhang, Zhikun Zhang, Weiqing Min, Dachuan Zhang, Daming Fan, Weihao Wang, Peihua Ma, & Fengzhong Wang
计算机标签
模型可解释性 分类/鉴别/等级评定 文本/知识库/法规数据食品标签
食品安全与风险评估 包装与智能监测背景：具身人工智能（EAI）将感知、决策和物理执行结合于实际环境中。随着全球系统面临气候变化、劳动力短缺以及对食品安全、可追溯性和可持续性需求的增加，其在食品行业的相关性正在提升。范围与方法：本综述汇总了 EAI 在食品供应链各环节的最新进展，从农场作业到初级加工、质量检测、包装和冷链物流。证据以感知、学习和动作三层结构为组织框架，并结合食品特有的部署约束进行解释，如卫生兼容性、可靠性、延迟和成本。主要发现与结论：现有证据表明，更广泛地部署 EAI 需要开放的、特定领域的基准、大规模试点验证、可解释和可审计的控制架构，以及面向生命周期的可持续性评估。在农民、加工商和物流提供商之间建立透明且安全的数据治理框架，对于确保互操作性、问责制和公众信任至关重要。可持续性指标、伦理监督和人机协作的整合将指导智能、符合法规要求的食品系统的发展，在提升生产力的同时保持环境和社会责任。
