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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
暂无筛选

标签记录(计算机学者)

随机森林

共 276 条结果

  • 集成学习:台湾苏丹红掺假高风险产品边境检验预测模型研究

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

    Li-Ya Wu, Wei-Chih Cheng, King-Fu Lin, Jia-Jhen Lee, Wen-Chou Lin, Hsu-Yang Lin, Chia-Yen Lu, & Chih-Kang Chiang

    食品标签

    复合/即食/餐饮食品 过敏原与毒性问题

    计算机标签

    深度学习 随机森林 定量预测/回归分析

    苏丹红是一类工业偶氮染料,被列为 3 类致癌物;尽管已被禁用且台湾已建立边境预测智能系统,其仍然是食品安全隐患。针对罕见危害检测中缺乏经过验证模型的问题,本研究开发了一个结合随机森林、朴素贝叶斯和多层感知机并配合合成过采样的集成学习模型。该模型使用 3699 条检验记录训练,并用 700 个真实案例验证,仅抽检 31 批货物即可发现 3 批苏丹红污染批次中的 2 批,命中率为 6.45%,覆盖率为 66.67%,优于 BPIS 的 1/220、0.45% 和 33.33%。统计检验显示该模型具有优势,风险差为 +5.997%,相对风险为 14.19,p = 0.041,贝叶斯后验概率为 99.3%。深度学习提升了预测稳健性,且进口商贸易伙伴关系与苏丹红违规显著相关。该面向特定危害的数据驱动方法提高了检测效率,降低了检验负担,并为基于风险的边境食品安全控制提供了自适应框架。

  • 全基因组测序和机器学习揭示了与李斯特菌在两家冰淇淋工厂中持续存在相关的候选基因组特征

    2026
    International Journal of Food Microbiology
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Lang Sun, Jun Zhou, You Shen, Xinyi Du, Jinjun Liang, Shuai Chen, & Huayun Jia

    食品标签

    冷冻方便食品 微生物安全 基因组学

    计算机标签

    随机森林 分类/鉴别/等级评定 组学数据

    单核细胞增生李斯特菌(Listeria monocytogenes)是导致李斯特病的主要食源性病原体。冰淇淋已经成为L. monocytogenes传播的重要载体,然而关于中国冰淇淋生产环境中菌株持久性描述的基因组数据仍然有限。在本研究中,我们对2016年至2018年间从中国两家冰淇淋生产工厂采集的57株L. monocytogenes分离株进行了全基因组测序(WGS),以表征其群体结构、持久性及相关风险因素。基因组分型显示,II系血清型1/2a序列型(ST)8占主导地位,同时存在I系ST5和ST59。高质量单核苷酸多态性(hqSNP)分析识别出四个特定于工厂的群体,这些群体可持续存在长达一年。持续存在的菌株主要与地面相关的环境生态位有关,而人员流动和移动设备可能促进菌株在设施内的传播。核心毒力基因和某些抗菌素耐药性特征在分离株中得到了保留。可移动遗传元件广泛存在,所有ST8和ST5菌株中均存在应激生存岛1(SSI-1)。随机森林模型显示对持续存在菌株的预测性能较强,并确定SSI-1基因、ST类型和加工区域是与李斯特菌持续存在相关的主要因素。总体而言,这些结果表明在中国的冰淇淋生产环境中建立了持续存在且密切相关的李斯特菌群体,强调了需要针对性环境监测和控制策略。

  • AltoSafe:番茄中链格孢真菌毒素的预测模型

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

    Yimin Zhang, Cheng Liu, Jianbin Yan, & H.J. van der Fels-Klerx

    食品标签

    新鲜蔬菜 食品安全与风险评估 标准/法规/数据库分析 其他特殊成分

    计算机标签

    随机森林 定量预测/回归分析

    番茄是一种广泛栽培的蔬菜,易受到链格孢属真菌感染,并可能被交链孢酚、交链孢酚单甲醚和细交链格孢酮酸等真菌毒素污染,从而带来公共健康风险。本研究提出 AltoSafe,即一种结合随机森林方法的预测模型,用于探索性评估露地番茄中链格孢真菌毒素污染。研究首先基于文献和实验数据构建累积真菌感染指数,并将该指数与中国露地番茄栽培试验中收集的天气和农艺数据整合,利用随机森林算法建立预测模型。2023 年 4-11 月采集的田间试验数据用于模型开发和内部验证,同一试验环境中 2023 年 5-6 月采集的样品则用于留出验证。研究针对 AOH、AME 和 TeA 基于预设污染阈值分别建立 RF 分类模型。内部验证准确率为 96.0%-98.0%,留出验证准确率为 70.0%-82.0%。阈值调整显示了灵敏度和特异性之间的预期权衡。据作者所知,这是中国首次探索番茄中链格孢真菌毒素污染预测模型的研究。尽管模型在受控田间条件下表现良好,但在广泛应用前仍需要开展更多季节和地点的验证。

  • 基于随机森林的解码:初始卤水盐度在发酵过程中塑造萝卜泡菜液相和固相微生物组装及风味化合物二元平衡的多重作用

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

    Nan Zhao, Yuli Huang, Yuan Mei, Ningxiaoxuan Wang, Menglu Yang, Guangqiang Wang, Wenjian Yang, Qi Liao, Lihong Ge, & Qing Du

    食品标签

    蔬菜发酵制品 特征风味 肠道健康与微生物相关功能 发酵工艺与动力学 微生物组/宏基因组学 含硫植物化合物

    计算机标签

    随机森林 定量预测/回归分析 组学数据

    本研究的目的是通过结合非度量多维尺度分析和随机森林模型,研究盐水浓度(3%、6%、9%和18%)对萝卜泡菜发酵过程中液体和固体中风味化合物和微生物组成二元平衡的影响。结果显示,6%和9%的盐度有助于更均衡的微生物分布,而3%和6%的盐度则促进乳酸、酯类和醛类的平衡积累,并增强葡萄糖异硫氰酸酯向含硫化合物的降解。随机森林模型表明,盐从液体向固体的扩散通过调节微生物群对盐度的响应强度(尤其是优势菌 Kazachstania、Candida、Pediococcus 和 Lactiplantibacillus)驱动了微生物的组装,这有助于萝卜泡菜风味化合物的分化二元平衡。本研究提供了对盐度在二元阶段发酵过程中塑造发酵蔬菜质量的多重作用的理解,不仅限于调节渗透作用。

  • 超声–射流耦合反应器中空化强化碳化制备纳米氧化锌:机器学习预测与遗传算法多目标优化

    2026
    Ultrasonics Sonochemistry
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Jinyuan Guo, Honglei Yu, Dexi Wang, & Lin Fan

    食品标签

    物理辅助加工 过程优化与控制策略 微观结构与成像 响应面分析与多因素优化

    计算机标签

    智能手机/其他 支持向量机 随机森林 梯度提升决策树 定量预测/回归分析

    纳米氧化锌因具有较高的比表面积、可调晶体结构和优良界面性能,在催化、吸附、橡胶增强及电子器件等领域具有重要应用。然而,传统碳化过程常受气–液–固传质效率低、颗粒表面形成致密“自钝化层”以及晶体生长过程中严重团聚等因素限制,难以同时提高反应产率和比表面积并减小晶粒尺寸。本研究构建了一套由20 kHz夹装式变幅杆超声振动单元与超声射流空化反应器耦合的装置,通过宏观湍流剪切和微观空化效应的多尺度协同强化,提高界面更新速率、传质效率及成核密度,从而调控碳化动力学并改善产物微观结构。基于Box–Behnken设计,系统考察超声换能器轴向距离、固液比、入口压力和射流出口高度对反应产率、BET比表面积及晶粒尺寸的影响,并利用实验数据建立BP-ANN、支持向量回归、随机森林和XGBoost模型。结果表明,XGBoost的预测性能最佳,决定系数R²为0.956。进一步将XGBoost与遗传算法耦合,建立多目标综合优化框架。获得的最佳条件为:处理时间90 min、温度80 ℃、超声功率700 W、换能器轴向距离60.26 mm、固液比5.72∶100、入口压力0.756 MPa、射流出口高度338.41 mm。实验验证所得反应产率为94.92%,比表面积为62.12 m²/g,晶粒尺寸为18.89 nm,与模型预测高度一致。量热结果显示,传递至液相的净超声功率为194.90 W,按90 min处理时间计算的净超声能量输入为1052.46 kJ。机理分析表明,超声–射流协同空化可破坏自钝化层、促进二氧化碳传质、提高成核密度并抑制二次团聚,使产物具有更高结晶度、发达的介孔结构和更窄的晶粒尺寸分布。该机器学习辅助遗传算法优化策略能够处理多变量非线性耦合问题,为高性能纳米氧化锌的绿色、可控和高效制备提供了新的技术路径。

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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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