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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)

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酒精饮料

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共 93 条结果

  • GC-MS 与 1H NMR 光谱数据融合策略用于不同年份酱香型白酒鉴别

    2024
    Journal of Agricultural and Food Chemistry
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Biying Chen, Li Wang, Liming Wang, Yueran Han, Guokai Yan, Liangjie Chen, Changwen Li, Yu Zhu, Jun Lu, & Lifeng Han

    食品标签

    酒精饮料 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 其他植物化学物质

    计算机标签

    随机森林 分类/鉴别/等级评定 多模态/融合数据 红外/拉曼光谱数据

    由于真实年份中国白酒存在价格差异,假冒白酒问题逐渐出现,准确鉴别不同年份白酒具有重要意义。本研究将气相色谱-质谱(GC-MS)和质子核磁共振(1H NMR)光谱结合,用于酱香型白酒化学成分的综合分析,并建立了一种结合机器学习算法的新型数据融合策略。结果显示,中层数据融合结合随机森林算法表现最佳,并成功用于不同年份白酒的分类。研究共识别出 14 种差异化合物,涵盖脂肪酸乙酯、醇类、有机酸和醛类,并将其用于商品酱香型白酒评价。结果表明,挥发性成分和非挥发性成分均会贡献年份差异。该研究证明,GC-MS 和 1H NMR 光谱结合数据融合策略可用于不同年份酱香型白酒的实用分类,为白酒真实性鉴别和年份识别提供了有效分析框架。

  • 基于GC-O-MS、GC-IMS和化学计量学的牛栏山二锅头白酒酿造过程风味成分演替规律研究

    2024
    Food Chemistry: X
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Zhen Wang, Wenjun Hao, Jinghao Wang, Ying Wang, Xinan Zeng, Mingquan Huang, Jihong Wu & Baoguo Sun

    食品标签

    酒精饮料 特征风味 过程监测与在线检测 光谱/色谱/质谱等分析方法 风味组学

    计算机标签

    偏最小二乘法 主成分分析/判别分析 分类/鉴别/等级评定 组学数据

    对牛栏山二锅头白酒(NEB)中的大茬酒(DL)和二茬酒(EL)中的挥发性化合物进行了分析。结果显示,共鉴定出34种 odorants。首次采用程序升温顶空-气相色谱-离子迁移谱(TP-HS-GC-IMS)对不同酿造阶段的产物进行了分析。所获得的3D指纹图谱表明,这些化合物在酿造过程中呈现出不同的变化模式。此外,主成分分析(PCA)和偏最小二乘判别分析(PLS-DA)的结果显示,己醛、3-羟基-2-丁酮、反式-2-戊烯醛和己酸乙酯可用于区分不同类型的酒醅;而己醛、1-戊醇、异戊酸甲酯、乙酸异戊酯、3-羟基-2-丁酮、己酸乙酯、乙酸乙酯、2-甲基丁酸乙酯和戊酸乙酯可用于区分不同类型的蒸馏酒。本研究为加强牛栏山二锅头白酒生产中的质量控制措施提供了有益参考。

  • 基于¹H NMR和GC结合多元统计分析对清香型白酒感官质量等级进行分类

    2024
    Food Control
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Shuangxi Fan, Yicong Li, Bo Yang, Xin Zhang, Fengxian Wang, Xiaojuan Gao, Hongwei Yue, Zhuying Wu, Ziwei Xu, Dan Zhou, Xiaoxia Li, Xiaoxuan Shi, Fuping Lu, & Qiding Zhong

    食品标签

    酒精饮料 品质、结构与理化性质 特征风味 光谱/色谱/质谱等分析方法 传统统计分析与回归

    计算机标签

    机器学习/统计学习 K-近邻 主成分分析/判别分析 超参优化/自动机器学习 分类/鉴别/等级评定 高光谱/多光谱光谱

    传统白酒感官评价采用统一的人工评定方法,难以实现不同感官品质等级的标准化划分。本研究精心采集了 92 份涵盖3 个感官品质等级的清香型白酒正品样本,通过气相色谱(GC)检测样本中 46 种主要风味物质的含量,同时利用质子核磁共振(¹H NMR)光谱技术获取有机化合物的氢原子特征信息。研究构建了主成分分析(PCA)、K 近邻(KNN)和线性判别分析(LDA)三种模型,并采用 内部留一交叉验证(LOOCV)与外部双重随机重复交叉验证(RDRCV) 对模型进行全面验证。结果显示,气相色谱与质子核磁共振技术结合主成分分析 / K 近邻分析的方法,可有效实现清香型白酒感官品质等级的划分,平均判别准确率高于 80%。此外,本研究引入合成少数类过采样技术(SMOTE),成功解决了因样本分布不均衡导致的模型过拟合问题。综上,质子核磁共振与气相色谱技术联用多元统计分析方法,可有效应用于清香型白酒的感官品质等级划分。

  • 基于智能手机的数字图像方法,协助斯洛伐克托卡伊葡萄酒鉴定化学计量

    2024
    Food Chemistry
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Larisa Onça, Nemanja Koljančić, Katarína Furdíková, Liudmyla Khvalbota, Ivan Špánik, & Adriano A. Gomes

    食品标签

    酒精饮料 食品安全与风险评估 显微与成像技术 传统统计分析与回归

    计算机标签

    机器学习/统计学习 偏最小二乘法 分类/鉴别/等级评定 可见光/RGB/视频数据

    斯洛伐克葡萄酒与匈牙利、法国、奥地利和乌克兰等不同地理区域的类似葡萄酒进行鉴定,采用了OC-PLS、DD-SIMCA和PLS-DM三种模型,这些模型均严格执行。研究共采纳了63个样本,其中41个来自斯洛伐克,涵盖了多种葡萄酒类型,如品种酒、Cuvée(不同的“putňový”)和精华。为了在受控条件下拍摄数字图像,设计了一个内面白色的定制纸箱,并配备了智能手机。培训阶段,OC-PLS、DD-SIMCA 和 PLS-DM 分别获得了96%、100%和96%的敏感性。在DD-SIMCA和PLS-DM的后续验证和测试阶段,所提方法展现出最佳效率,灵敏度和特异性均达到100%。然而,OC-PLS在验证中显示出90%的效率,测试中显示出80%的效率,未能取得类似结果。

  • 基于廷德尔效应与化学计量学的白酒快速非侵入式识别

    2024
    Food Chemistry: X
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Qifei Zhu, Jun Zou, Chunfeng Guo, Rizeng Tao, Wenyue Li, Yifan Chen, Bobo Yang & Lihua Chen

    食品标签

    酒精饮料 食品安全与风险评估 特征风味 光谱/色谱/质谱等分析方法

    计算机标签

    主成分分析/判别分析 智能手机/其他 分类/鉴别/等级评定 定量预测/回归分析 可见光/RGB/视频数据

    白酒的价值受其风味、年份和掺假情况的影响。因此,一种简单快速的鉴别方法对市场而言至关重要。在本研究中,我们提出了一种利用丁达尔效应结合化学计量学分析的白酒快速、非侵入性鉴别技术。我们的实验首先用405纳米波长的激光照射白酒,并记录由丁达尔效应产生的明亮光路。为了进一步分析颜色和亮度信息,我们采用了主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)、层次聚类分析(HCA)和多层感知器(MLP)。本研究建立了白酒中丁达尔光路的亮度与七种微量风味化合物之间的相关性。研究结果表明,该方法能有效鉴别白酒的风味、窖龄和掺假情况,还能定量检测风味化合物的浓度。此外,我们还开发了一个分析平台,以实现对白酒的快速鉴别。

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

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2026.12.03

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2027.02.01

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2026.12.01

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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

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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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