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类目筛选(食品学者)

清除筛选
  • 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)

清除筛选
  • 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)

清除全部筛选
新鲜水果

标签记录(计算机学者)

暂无筛选

共 236 条结果

  • 结合离子迁移谱和机器学习的橄榄油地理来源真实性鉴别

    2026
    Food Control
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Ana Isabel Rodríguez-Gutiérrez, Marta Barea-Sepúlveda, Oumaima Boutoub, María José Aliaño-González, Miguel Palma, & Ceferino Carrera

    食品标签

    新鲜水果 植物油 食品安全与风险评估 其他安全问题 光谱/色谱/质谱等分析方法 标准/法规/数据库分析 其他植物化学物质

    计算机标签

    随机森林 定量预测/回归分析 红外/拉曼光谱数据

    近年来,确保橄榄油等高价值农食产品地理来源真实性和可追溯性的需求显著增长,这既源于保护原产地名称保护产品的需要,也与出口市场质量标准合规有关。本研究优化了一种基于顶空-气相色谱-离子迁移谱的方法,用于分析来自西班牙、葡萄牙、摩洛哥和意大利四个产地橄榄油样品中的挥发性有机化合物。研究采用 Box-Behnken 设计和响应面法优化实验条件,获得最佳条件为:0.33 g 样品在 35 °C、500 rpm 振荡下孵育,顶空形成时间 9 min,进样体积 0.11 mL。通过重复性和中间精密度评估方法精密度,变异系数均低于 5%。随后,该方法被用于分析四个产地的 24 个商业橄榄油样品。基于 IMSS 方法进行先进机器学习分析后,随机森林算法建立的预测模型可准确区分不同地区样品。最后,研究基于随机森林算法开发了 Shiny 网页应用,并按最佳条件分析 4 个新的商业样品后输入算法,产地分类准确率达到 100%。同时,这些样品经香气品评专家三角测试分析,平均判别准确率为 68%。

  • TFD-YOLO-LSTM:一种基于智能手机的番茄货架期实时预测模型

    2026
    Postharvest Biology and Technology
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Ahmed Islam ElManawy, Jihan Wang, Ahmed Fathy Ghazal, Sarfaraz Hussain, Durray Shahwar, Fujun Li, & Xinhua Zhang

    食品标签

    新鲜水果 品质、结构与理化性质 抗氧化/抗炎等功能 显微与成像技术

    计算机标签

    卷积神经网络 循环神经网络 定量预测/回归分析 可见光/RGB/视频数据

    番茄富含抗氧化物和必需营养素,但由于货架期预测不准确,采后损失严重。传统品质评价方法通常具有主观性、侵入性且不适用于实时应用。本研究提出一种基于智能手机的多任务番茄货架期无损评价模型,称为 TFD-YOLO-LSTM。该模型结合 YOLOv12 从 RGB 图像中实时检测并分类番茄(新鲜、未成熟、腐烂),并结合双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)融合深度视觉特征和贮藏温度数据来预测货架期。研究在三种番茄品种及常温和运输两种条件下进行评估。TFD-YOLO-LSTM 优于现有模型 YOLOv10 和 YOLOv11,mAP@50 达到 95.5%,分类准确率为 89%,同时保持轻量化结构,其参数量仅为 YOLOv12 的 42%。此外,该模型的货架期预测性能比传统机器学习和时间卷积网络高出 57.7% 以上,在不同温度和番茄品种下 R2 为 0.83 +/- 0.02,MAE 为 2.18 +/- 0.38 天。该高效、易用的工具有望通过精准货架期估计优化供应链决策,减少食物浪费并促进可持续农业。

  • 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

    2026
    Postharvest Biology and Technology
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Sungmin Jeong, Suyong Lee, & Imkyung Oh

    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

    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

    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。

  • 用于柑橘采后腐烂及相关代谢物指纹早期无损检测的光学阵列传感器

    2026
    Postharvest Biology and Technology
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Rossella Santonocito, Mario Riolo, Alessia Cavallaro, Rossana Parlascino, Victor Dopazo, Francesco Aloi, Giuseppe Trusso Sfrazzetto, Nunzio Tuccitto, & Santa Olga Cacciola

    食品标签

    新鲜水果 微生物安全 品质、结构与理化性质 显微与成像技术 常规理化指标测定

    计算机标签

    偏最小二乘法 主成分分析/判别分析 定量预测/回归分析 红外/拉曼光谱数据 可见光/RGB/视频数据

    柑橘果实极易受到真菌和卵菌病原体引起的采后腐烂影响,因此需要能够直接作用于包装果实及其顶空气体的无损早期检测工具。本研究评估了一种可由智能手机读取的荧光传感器阵列,作为检测柑橘采后病原体并通过化学计量学模式分析捕获感染相关化学指纹的便携式交叉反应平台。研究将 17 种交叉反应荧光探针点样于聚酰胺滤膜上,并在 365 nm 光照下成像;分析对象包括指状青霉、意大利青霉、链格孢、柑橘疫霉和烟草疫霉的孢子悬液(10^2-10^6 propagules mL^-1)。针对两种青霉的偏最小二乘校准均显示线性趋势,R2 分别为 0.9999 和 0.9987,支持对水悬液中繁殖体进行定量估计。阵列响应的 PLS 判别分析得到 3 个清晰分离的聚类,分别对应链格孢、青霉和疫霉。接种指状青霉的橙子体内试验表明,该阵列能够捕获顶空气体组成变化,并区分感染与生理性伤口反应。健康受伤橙子呈现一致轨迹,而接种橙子在接种后 24-48 h、可见症状出现前即表现出明显分离。针对感染橙子的专用模型在 0-4 天贮藏期内显示预测值与贮藏时间之间存在线性关系。结果表明,可由智能手机读取的交叉反应荧光阵列能够为柑橘采后腐烂提供早期无损筛查,并支持按风险优先选择批次进行后续靶向确认分析,包括与食品安全相关的病原体代谢物分析。

  • 使用手持拉曼光谱进行牛油果成熟度分类:通过机器学习和重采样技术解决数据不平衡问题

    2026
    Food Chemistry
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    In-Hwan Lee, Zhengao Li, & Luyao Ma

    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 花青素与类胡萝卜素

    计算机标签

    卷积神经网络 支持向量机 随机森林 分类/鉴别/等级评定 红外/拉曼光谱数据 大规模数据集

    食品浪费是一个全球性问题,部分原因是破坏性测试和不准确的目视检查导致质量错误分类。本研究开发了一种机器学习辅助的手持拉曼光谱仪,用于牛油果成熟度的无损分类。共收集了1274个拉曼光谱数据,同时进行了硬度和内部质量测量,用于模型训练。特征峰反映了成熟过程中叶绿素下降和花青素增加。二维一维卷积神经网络(1D-CNN)在原始不平衡数据集上表现优于更多层(如4层和6层)的模型,达到0.831的受试者工作特征曲线下面积(ROC-AUC)。在实际应用中,成熟度阶段的样本量通常不均衡,这对分类提出了挑战。合成少数类过采样技术改善了传统模型的性能,支持向量机和随机森林的ROC-AUC值达到≥0.786。然而,1D-CNN在原始数据集上的表现最佳。这些结果突出了快速、非破坏性、现场化的食品成熟度评估方法,为减少食品浪费提供了实用工具。

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IF=18.1!征稿丨Nature Communications:AI-Driven Smart Agriculture for Sustainable Food Systems

2027.03.18

农业生产与AI

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IF=13.8!征稿 | Food Hydrocolloids: 20th Food Colloids Conference: past, present and future of food colloids

2026.09.30

食品胶体与AI

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IF=10.6!征稿丨Journal of Future Foods:Intelligent Detection and Data-Driven Food Safety

2027.01.31

食品安全与AI

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IF=9.6!征稿 | npj science of food: Flavor Chemistry

2026.12.03

风味化学与AI

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IF=7.7!征稿丨Current Research in Food Science:Intelligent Matrices: Machine Learning and AI in Molecular Food Science

2027.02.01

应用分子食品科学与AI

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IF=7.3!征稿 | Food Science and Human Wellness: Special Issue on Identification of New Targets for Food-derived Compounds

2026.12.01

分子靶点与AI

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IF=7.0!征稿 | Food Control: Food authentication and traceability in high-risk products: analytical approaches for regulatory control

2027.05.30

食品快速检测与AI

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IF=6.0!征稿丨foods:Flavor Formation Mechanisms,Targeted Regulation Strategiesand Al-Enabled Research inAnimal-Derived Foods

2027.01.10

动物源性食品风味与AI

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IF=5.9!征稿 | Food Quality and Preference: Sensory is everywhere, beyond food. Expanding the horizon of sensory and consumer science

2026.09.30

感官科学与AI

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IF=7.3!征稿 | Postharvest Biology and Technology: Ready-to-use, added-value, fresh fruit and vegetables: the new scenario in terms of recent innovations and prospective industry needs

2026.09.16

果蔬与AI

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