类目筛选(食品学者)
-
研究对象/基质维度
-
谷物/块根/豆与坚果类
-
小麦
-
玉米
-
大米
-
杂粮
-
马铃薯
-
其他根茎类
-
其他谷物与块根
-
豆类与坚果(及籽类)
-
-
肉类/蛋类与水产品
-
畜肉
-
禽肉
-
鱼肉
-
甲壳类
-
软体与贝类
-
内脏及副产物
-
其他肉与水产品
-
蛋类及其制品
-
-
乳及乳制品
-
液态乳
-
发酵乳/酸奶
-
奶酪
-
乳粉
-
乳清及乳清制品
-
其他乳制品
-
-
水果/蔬菜与菌菇类/植物类
-
新鲜水果
-
新鲜蔬菜
-
果蔬汁/浓缩汁
-
果蔬干/果脯/蔬菜干
-
其他果蔬制品/植物类
-
食用菌菇
-
食用花卉
-
-
油脂及油脂制品
-
植物油
-
动物油脂
-
起酥油/人造脂肪
-
油炸食品
-
其他油脂制品
-
-
饮料
-
果蔬饮料
-
茶/茶饮料
-
咖啡饮料
-
乳饮料
-
功能/运动饮料
-
碳酸饮料
-
酒精饮料
-
其他饮料
-
-
糖、焙烤与糖果制品
-
面包
-
蛋糕/糕点
-
饼干/薄脆制品
-
糖果
-
巧克力及含可可制品
-
其他焙烤与糖果制品
-
蜂蜜等天然糖
-
-
发酵食品及酱腌制品
-
大豆发酵制品
-
蔬菜发酵制品
-
发酵豆制品
-
谷物发酵食品
-
肉类发酵制品
-
水产发酵制品
-
其他酱腌/发酵食品
-
-
复合/即食/餐饮食品
-
方便面及速食米面
-
预制菜/即食菜肴
-
冷冻方便食品
-
罐头菜肴
-
餐饮菜品与团餐
-
其他复合食品
-
-
新资源食材
-
昆虫蛋白
-
微藻及藻类产品
-
单细胞蛋白
-
细胞培养肉
-
其他新资源食材
-
-
食品添加剂与配料
-
碳水化合物配料
-
脂肪/油脂配料
-
蛋白质配料
-
乳化剂/稳定剂/增稠剂
-
甜味剂
-
香精香料
-
酸度调节剂/防腐剂/抗氧化剂
-
营养强化剂
-
其他添加剂与配料
-
-
新材料/包装与接触材料
-
塑料材料
-
纸及纸板
-
金属材料
-
玻璃材料
-
生物基/可降解材料
-
多层复合材料
-
探针与分析传感材料
-
其他材料
-
-
食品加工设备与机械系统
-
热处理设备
-
干燥设备
-
挤压/混合/成型设备
-
分选/分级/检验设备
-
灌装/封口/包装设备与生产线
-
清洗/CIP/卫生相关设备
-
输送/搬运/机器人系统
-
其他加工设备与系统
-
-
-
研究主题/科学问题维度
-
加工与新加工技术
-
传统热加工
-
非热加工技术
-
物理辅助加工
-
3D 打印与结构构筑
-
挤压膨化与共挤技术
-
其他加工技术
-
-
保藏与贮藏
-
冷藏与冷冻保藏
-
干燥保藏
-
改良气调/控气贮藏
-
保鲜涂膜与保鲜剂
-
货架期预测与品质劣变动力学
-
其他保藏技术
-
-
品质、结构与理化性质
-
质构与流变性质
-
颜色与外观品质
-
微观结构与成像
-
氧化、褐变等化学变化
-
其他品质相关性质
-
特征风味
-
-
营养与生物功能
-
基本营养价值评价
-
抗氧化/抗炎等功能
-
血糖、血脂与代谢相关功能
-
肠道健康与微生物相关功能
-
其他生物活性与健康效应
-
-
食品安全与风险评估
-
微生物安全
-
化学污染物
-
加工污染物
-
过敏原与毒性问题
-
暴露评估与风险表征
-
其他安全问题
-
-
包装与智能监测
-
包装设计与机械性能
-
活性包装
-
智能/指示型包装
-
包装系统中的监测与标签应用
-
其他包装相关研究
-
-
可持续性与资源高值化
-
副产物与废弃物高值利用
-
能耗/水耗与环境影响分析
-
生命周期评价与碳足迹
-
循环经济与绿色供应链
-
其他可持续性主题
-
-
感官科学与消费者研究
-
感官评价与方法学
-
消费者偏好与接受度
-
市场细分与消费行为
-
标签、营养声称与信息呈现
-
其他感官与消费者研究
-
-
过程控制与数字化
-
过程监测与在线检测
-
过程优化与控制策略
-
生产管理与数字化工厂
-
其他过程控制与数字化研究
-
-
-
研究方法/证据层级维度
-
理化与结构表征
-
常规理化指标测定
-
质构与流变测试
-
显微与成像技术
-
光谱/色谱/质谱等分析方法
-
其他理化与结构表征
-
-
微生物与发酵实验
-
微生物计数与生长曲线
-
菌种筛选与特性评价
-
发酵工艺与动力学
-
生物膜与耐受性研究
-
其他微生物/发酵方法
-
-
组学与高通量技术
-
基因组学
-
转录组学
-
蛋白质组学
-
代谢组学
-
微生物组/宏基因组学
-
其他组学方法
-
风味组学
-
-
体外模型
-
体外消化模型
-
体外发酵模型
-
细胞模型
-
模拟胃肠/肠道系统
-
其他体外模型
-
-
动物实验/人体试验
-
小动物实验
-
大动物实验
-
人体干预试验
-
观察性人群研究
-
其他体内/人群研究
-
-
统计建模与仿真
-
传统统计分析与回归
-
响应面分析与多因素优化
-
动力学建模
-
数值仿真
-
其他统计建模方法
-
-
问卷/市场与消费者研究
-
问卷设计与实施
-
访谈与质性研究
-
行为实验与选择实验
-
其他消费者研究方法
-
-
标准/法规/数据库分析
-
标准与法规对比分析
-
政策评估与影响分析
-
食品成分/消费数据库分析
-
其他标准法规相关方法
-
-
其他方法
-
专利分析
-
德尔菲法与专家咨询
-
情景分析与情景模拟
-
其他难以归类的方法
-
-
-
关键营养素/成分维度
-
常量营养素(宏量)
-
蛋白质与氨基酸
-
脂质与脂肪酸
-
碳水化合物与糖类
-
-
膳食纤维与抗性淀粉
-
可溶性膳食纤维
-
不溶性膳食纤维
-
抗性淀粉
-
其他膳食纤维类成分
-
-
维生素
-
脂溶性维生素 A/D/E/K
-
维生素 C
-
维生素 B 族
-
其他维生素或前体
-
-
矿物质与微量元素
-
钙
-
铁
-
锌
-
碘/硒等微量元素
-
钠/钾/镁等常量矿物质
-
其他矿物质
-
-
植物化学/生物活性成分
-
多酚与黄酮
-
花青素与类胡萝卜素
-
酚酸类
-
含硫植物化合物
-
其他植物化学物质
-
-
益生菌/益生元/合生元
-
益生菌菌株
-
益生元
-
合生元产品
-
可发酵底物与其他肠道相关成分
-
-
功能性脂类与糖替代品
-
植物甾醇/甾烷醇
-
共轭亚油酸
-
中链脂肪酸
-
糖醇类
-
非营养性甜味剂
-
盐替代品与其他代谢敏感因子
-
-
其他特殊成分
-
咖啡因
-
茶氨酸
-
胆固醇
-
嘌呤
-
其他特殊成分
-
-
深度筛选(计算机学者)
-
模型类型
-
机器学习/统计学习
-
偏最小二乘法
-
支持向量机
-
随机森林
-
K-近邻
-
梯度提升决策树
-
主成分分析/判别分析
-
逻辑回归/贝叶斯
-
智能手机/其他
-
-
深度学习
-
卷积神经网络
-
循环神经网络
-
目标检测网络
-
图像分割网络
-
生成对抗网络
-
图神经网络
-
序列到序列/编码-解码
-
其他深度学习结构
-
-
大模型与 LLM
-
大语言模型
-
视觉基础模型
-
多模态基础模型
-
知识图谱与 LLM 集成
-
垂直领域微调/指令调优
-
检索增强生成
-
-
模型设计/优化策略
-
迁移学习/领域自适应
-
小样本学习
-
模型可解释性
-
模型轻量化/边缘计算
-
特征工程与选择策略
-
超参优化/自动机器学习
-
强化学习
-
-
-
模型任务
-
分类/鉴别/等级评定
-
定量预测/回归分析
-
缺陷/异物检测与定位
-
过程控制与实时优化
-
知识抽取与语义理解
-
设计/生成与推荐
-
模拟与数字孪生
-
-
模型数据
-
来源
-
可见光/RGB/视频数据
-
高光谱/多光谱光谱
-
红外/拉曼光谱数据
-
时序传感器/物联网数据
-
组学数据
-
质构/流变/感官数据
-
文本/知识库/法规数据
-
多模态/融合数据
-
-
量级
-
小规模数据集
-
中等规模数据集
-
大规模数据集
-
超大规模/工业级数据集
-
公开数据集
-
合成/仿真数据为主
-
-
标签记录(食品学者)
标签记录(计算机学者)
共 712 条结果
-
麸皮分离(Kubessa 法)影响啤酒老化化学
查看原文2024
Journal of Agricultural and Food Chemistry
中科院一区JCR一区Stefan A. Pieczonka, Lukas Brass, Florian Lehnhardt, Jens Eiken, Alexa Wachtler, Leopold Weidner, John Brauer, Michael Rychlik, Martina Gastl, Philippe Schmitt-Kopplin, & Martin Zarnkow
食品标签
酒精饮料 氧化、褐变等化学变化 特征风味 光谱/色谱/质谱等分析方法 含硫植物化合物计算机标签
机器学习/统计学习 分类/鉴别/等级评定 红外/拉曼光谱数据糖化前去除麸皮的 Kubessa 法是一种既有酿造工艺,通常被认为与啤酒口感柔和和风味稳定性改善有关,但关于其对啤酒影响的实证证据一直不足。本研究对既有酿造属性进行综合分析后发现,传统方法不能充分捕捉麸皮分离对啤酒酿造的影响。研究利用超高分辨率质谱(FT-ICR-MS)获得 Kubessa 法影响啤酒老化化学的明确证据,揭示了常规分析技术难以获取的复杂分子细节。研究解析了 Kubessa 啤酒中数千种分子的组成信息,并与全麦芽糖化进行比较。应用于老化实验的机器学习算法识别出 500 多种受麸皮分离抑制的老化相关化合物。互补的飞行时间质谱结合色谱进一步证实,麸皮糖化会引入含硫脂质化合物。这些啤酒组成上的显著差异,为进一步研究麸皮分离(Kubessa 工艺)在啤酒生产中的抗老化保护作用提供了有价值线索。
-
一种结合深度数据增强和集成学习的梨硬度预测介电方法
查看原文2024
Food Control
中科院一区JCR一区Mengke Cao, Chunhao Cao, Tianci Zhang & Wenchang Guo
食品标签
新鲜水果 品质、结构与理化性质 光谱/色谱/质谱等分析方法计算机标签
机器学习/统计学习 定量预测/回归分析 小规模数据集硬度是评价梨果品质的重要指标,因为它决定了果实的成熟度和贮藏性能。本研究提出了一种结合深度数据增强与集成学习的新方法,利用介电谱预测三个梨品种的硬度。首先,采集了126组梨的介电谱及其对应的硬度数据,并基于采用不同预处理方法构建的偏最小二乘回归(PLSR)模型的预测精度,筛选出特征介电频率。随后,比较了生成对抗网络(GAN)、最小二乘GAN(LSGAN)和Wasserstein GAN(WGAN)在训练集中加入不同数量生成样本后对PLSR模型预测精度的影响。最后,将最优的GAN模型分别与支持向量回归(SVR)、人工神经网络(ANN)、随机森林(RF)和AdaBoost决策树(AdaBoost-DT)相结合,用于预测梨的硬度。研究结果表明:所筛选出的特征介电频率包括2个介电常数实部(ε′)点和8个介电常数虚部(ε″)点。GAN、LSGAN和WGAN均提升了PLSR模型的预测精度,其中GAN和LSGAN的精度提升效果与加入训练集的生成样本数量呈正相关。在100–1000轮训练期间(在GAN-PLSR模型训练集中加入126组生成数据),GAN对PLSR模型的精度提升最为显著,预测集的平均决定系数(Rp²)提高了13.70%,预测集的均方根误差(RMSEP)降低了19.48%。在集成学习模型中,随机森林(RF)和AdaBoost-DT的表现优于SVR和ANN。其中,GAN-AdaBoost-DT模型在训练集中加入126组生成数据后,在300–1000轮训练期间取得了最高的预测精度,其平均Rp²和RMSEP分别为0.90和3.35 N。本研究证实了深度数据增强与集成学习方法在不增加人力和时间成本的前提下,能够有效提升梨硬度预测模型的准确性,具有良好的应用前景。
-
利用人脸阅读测量口腔加工行为及其与产品感知的关系
查看原文2024
Food Quality and Preference
中科院一区JCR一区Aikaterini Katsikari, Mads Erling Pedersen, Ingunn Berget, & Paula Varela
食品标签
面包 感官科学与消费者研究 问卷/市场与消费者研究 显微与成像技术计算机标签
机器学习/统计学习 分类/鉴别/等级评定 可见光/RGB/视频数据 时序传感器/物联网数据 文本/知识库/法规数据 中等规模数据集食物的质地会影响感官感知和进食行为;通过诱导更高的预期饱腹感和饱足感,可以对其进行调控,从而影响摄入量,并最终减少过度进食。本研究的目的是评估面部解读作为对具有不同质地改良的产品的口腔处理行为的自动测量方法,旨在减少摄入量。使用了三种具有不同质地特性的燕麦面包作为案例研究。一个经过培训的小组使用“感觉时间支配”来描述面包的动态感官特征,并同时进行视频录制;视频由 FaceReader 进行分析(摄入量、咀嚼动作、咀嚼时间)。通过面部解读提取的参数显示,不同面包在咀嚼时间的持续时间和咀嚼动作的数量方面存在显著差异,这些结果可以与 TDS 结果一起解释。对这些面包进行了消费者测试(样本数为 135),参与者评估了整体喜好、预期饱腹感和饱足感,并回答了一个包括感官和非感官属性的“选择所有适用项”问题。结果表明,这些样本在喜好度、预期饱腹感和实际饱腹感方面存在显著差异,并且消费者在 CATA 问卷中的描述与专家小组的描述一致。综合这些结果有助于确定能够增强饱腹感和饱腹预期的动态质地特性。本文讨论了方法上的相关意义。该研究的独特之处在于,通过面部阅读的自动口腔处理行为测量,可以与自我报告的饱腹感显性测量相联系,从而为更大规模的研究开辟了道路,而这些研究若采用手动标注则难以实现。
-
探索区块链与人工智能在智能包装中对抗食品欺诈的应用:综述
查看原文2024
Food Packaging and Shelf Life
中科院一区JCR一区Yadong Yang, Yating Du, Vijai Kumar Gupta, Fisal Ahmad, Hamid Amiri, Junting Pan, Mortaza Aghbashlo, Meisam Tabatabaei & Ahmad Rajaei
食品标签
新材料/包装与接触材料 包装与智能监测计算机标签
机器学习/统计学习 深度学习食品欺诈是一个紧迫的全球性挑战,具有深远的影响,需要采取强有力的预防措施。保护消费者免受有害产品侵害、维护供应链完整性以及确保公平竞争都依赖于有效的反欺诈策略。智能包装技术通过防篡改措施和可追溯性在减少食品欺诈方面发挥着关键作用。然而,单独的智能包装技术无法单独在食品链中建立全面的可追溯性。本综述认为,整合区块链和人工智能技术可以增强可追溯性并打击食品欺诈。区块链提高了透明度,而人工智能能够对大量数据集进行精确分析。这篇全面的综述批判性地审查了将区块链和人工智能技术与智能包装相结合以应对食品欺诈的潜力。它详细描述了这些技术在检测和减少整个供应链欺诈方面的优势和局限性。智能包装中多种技术的融合提供了一种整体方法来减少重大欺诈,但前提是有效解决技术、成本和安全挑战。总之,将先进技术集成到智能包装中为有效打击食品欺诈、建立消费者信任和维护食品供应链的完整性提供了一条有前途的途径。
-
茯砖茶真菌发酵:基于化学计量学、可见近红外光谱与电子鼻技术的感官特性综合评价
查看原文2024
Food Research International
中科院一区JCR一区Yan Hu, Wei Chen, Mostafa Gouda, Huan Yao, Xinxin Zuo, Huahao Yu, Yuying Zhang, Lejia Ding, Fengle Zhu, Yuefei Wang, Xiaoli Li, Jihong Zhou & Yong He
食品标签
茶/茶饮料 品质、结构与理化性质 光谱/色谱/质谱等分析方法计算机标签
机器学习/统计学习 定量预测/回归分析 时序传感器/物联网数据茯砖茶(FBT)的真菌发酵是形成其独特深色、香气和滋味的关键因素。因此,开发一种快速可靠的方法来评估茯砖茶在发酵过程中的品质至关重要。本研究重点结合电子鼻(e-nose)和光谱技术与感官评价、理化测定,构建了茯砖茶的机器学习(ML)模型。结果表明,融合数据在对茯砖茶发酵过程进行分类时达到了100%的准确率。SPA-MLR方法是预测茯砖茶品质的最佳模型(R2 = 0.95, RMSEP = 0.07, RPD = 4.23),并且发酵过程实现了可视化。该方法能有效检测出发酵程度与品质特征之间的关系。总之,本研究的创新之处在于建立了一种基于光谱、电子鼻和机器学习技术集成的实时方法,能够灵敏地检测茯砖茶后发酵特有的品质组分。