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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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暂无筛选

标签记录(计算机学者)

机器学习/统计学习

共 712 条结果

  • 食源性疾病监测系统中的机器学习技术与研究框架

    2022
    Food Control
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Yi Du & Yunchang Guo

    食品标签

    食品安全与风险评估 其他体内/人群研究

    计算机标签

    机器学习/统计学习 知识抽取与语义理解 文本/知识库/法规数据

    基于机器学习技术在中国食源性疾病暴发监测系统中的验证性应用实践,证实该技术具有十分积极的应用成效。本研究总结了当前利用机器学习在优化病例报告流程、辅助临床诊断及预测疫情暴发方面的一系列有效尝试,并在此基础上提出一套通用框架,以期推动食源性疾病监测系统向智能化方向升级完善,为保障人类健康提供有力支撑。

  • 基于UHPLC-Q/TOF-MS的比较代谢组学方法结合机器学习算法区分窄地理来源的祁门红茶

    2022
    Food Research International
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Chuan-yi Peng, Yin-feng Ren, Zhi-hao Ye, Hai-yan Zhu, Xiao-qian Liu, Xiao-tong Chen, Ru-yan Hou, Daniel Granato, & Hui-mei Cai

    食品标签

    茶/茶饮料 食品安全与风险评估 其他安全问题 代谢组学 光谱/色谱/质谱等分析方法

    计算机标签

    机器学习/统计学习 支持向量机 随机森林 主成分分析/判别分析 分类/鉴别/等级评定 组学数据

    地理标志是中国茶产品的一个显著特征。在本研究中,采用基于UHPLC-Q/TOF-MS的代谢组学方法结合化学计量学来确定祁门红茶的五个狭窄地理来源。共鉴定出三十九种差异化化合物(VIP > 1),其中八种进行了定量分析。化学计量学分析显示,线性判别分析(LDA)分类准确率模型为91.7%,交叉验证准确率为84.7%。引入了三种机器学习算法,即前馈神经网络(FNN)、随机森林(RF)和支持向量机(SVM),以提高狭窄地理来源的识别能力,模型的性能通过混淆矩阵、受试者工作特征曲线(ROC)和曲线下面积(AUC)进行评估。来自五个狭窄地理产区的祁门红茶,RF、SVM 和 FNN 的识别率分别为 87.5%、94.44% 和 100%。重要的是,FNN 展现出了卓越的分类效果,准确率达 100%。结果表明,代谢组学指纹结合化学计量学可以用于鉴定祁门红茶的狭窄地理产区来源。

  • 基于红菜花青素的鱼新鲜度预测标签研究

    2022
    Food Control
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Shuliang Fang, Zhihao Guan, Cheng Su, Wenshuo Zhang, Jian Zhu, Yuewei Zheng, Houbin Li, Pingping Zhao, & Xinghai Liu

    食品标签

    鱼肉 品质、结构与理化性质 包装与智能监测 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

    近年来,可精准评估食品新鲜度的生物安全型比色标签已成为研究热点。本研究将紫甘蓝花青素标签与反向传播(BP)神经网络相结合,构建了一套鱼肉新鲜度监测系统。实验以从紫甘蓝中提取的花青素作为显色响应色素,以羧甲基壳聚糖 / 氧化海藻酸钠(CMCS/OSA)为固相基质,将二者分散于硅溶胶中,通过丝网印刷法制备得到比色标签。该标签摒弃了传统比色卡比对的方法,可直接通过手机识别以获取食品新鲜度信息。在鱼肉贮藏过程中,花青素会随环境 pH 值变化产生响应,驱动标签呈现出连续的颜色梯度变化。由于计算机对色彩变化的敏感度远高于人眼,研究人员根据鱼肉新鲜度等级将标签划分为三类。利用带有标注信息的紫甘蓝花青素标签图像训练 BP 神经网络,模型对鱼肉新鲜度的预测总体准确率达 92.6%。将该 BP 神经网络整合至智能手机应用程序中,即可构建一套操作简便的检测系统,实现比色标签的快速扫描与鱼肉新鲜度的实时判定。该系统可应用于食品供应链全流程的质量管控。

  • 酚酸/醛对甘蔗中主要花色苷Cyanidin-3-O-葡萄糖苷颜色增强的影响

    2022
    Food Chemistry
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Zhengming Xu, Chengtao Wang, Huaifeng Yan, Zhengang Zhao, Lijun You & Chi-Tang Ho

    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

    机器学习/统计学习 定量预测/回归分析

    甘蔗中含有多种花青素,这些物质是甘蔗呈现出不同色泽的原因。本研究探究了酚酸 / 醛类物质(阿魏酸、香草酸、对香豆酸、丁香醛和香草醛)对甘蔗中主要花青素 ——矢车菊素 - 3-O - 葡萄糖苷的增色效应。矢车菊素 - 3-O - 葡萄糖苷的增色效果(包括增色效应与红移现象)受酚酸 / 醛类物质的温度和浓度影响。通过各项热力学参数(吉布斯自由能变ΔG0、焓变ΔH0、熵变ΔS0)分析可知,该反应为自发的放热反应。量子化学计算揭示了各物质间的分子间相互作用差异。原子分子相互作用拓扑分析(AIM)表明,氢键和范德华力的共同作用是产生增色效果的关键原因。利用超高效液相色谱 - 电喷雾电离 - 四极杆飞行时间串联质谱(UPLC-ESI-QTOF-MS/MS)鉴定发现,贮藏期间矢车菊素 - 3-O - 葡萄糖苷分别与阿魏酸、对香豆酸反应生成的吡喃花青素产物,为矢车菊素 - 3-O - 葡萄糖苷 - 乙烯基苯酚和矢车菊素 - 3-O - 葡萄糖苷 - 乙烯基愈创木酚。阿魏酸 / 对香豆酸芳香环上的供电子取代基可稳定反应过程中生成的碳正离子中间体。吡喃环结构发生脱羧反应并进一步氧化为芳香杂环后,最终生成目标产物。

  • 利用在线拉曼光谱建立检测牛奶加工过程偏离标准的新方法

    2022
    Food Control
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Pegah Sadeghi Vasafi, Jörg Hinrichs, & Bernd Hitzmann

    食品标签

    液态乳 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 主成分分析/判别分析 分类/鉴别/等级评定 红外/拉曼光谱数据

    管控乳品加工工序是一项至关重要的工作,因其直接影响最终产品的品质与安全。本研究采用拉曼光谱仪,结合主成分分析与回归、高斯过程回归及自动编码器等多种分析技术,旨在建立一种精准方法,用于检测加工过程中偏离标准工序的异常情况。实验以温度 10℃、脂肪含量 5% 的乳品作为基准样品,采用温控流通池以旁路取样方式开展在线检测。结果显示,主成分回归模型无法实现对工序偏差的有效预测;而高斯过程回归与自动编码器模型均能精准识别以下异常情形:添加 5% 水分或清洗剂、脂肪含量偏差 0.1%、检测温度波动 5℃。综上,两种模型均展现出良好的应用前景。相较而言,自动编码器模型经一次训练即可直接投入在线监测使用,能够快速识别加工过程中的异常变化,助力企业及时采取应对措施。

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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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食品安全与AI

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2026.12.03

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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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2026.12.01

分子靶点与AI

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2027.05.30

食品快速检测与AI

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2027.01.10

动物源性食品风味与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

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