类目筛选（食品学者）
清除筛选
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研究对象/基质维度
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谷物/块根/豆与坚果类
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小麦
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玉米
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大米
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杂粮
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马铃薯
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其他根茎类
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其他谷物与块根
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豆类与坚果（及籽类）
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肉类/蛋类与水产品
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畜肉
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禽肉
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鱼肉
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甲壳类
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软体与贝类
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内脏及副产物
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其他肉与水产品
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蛋类及其制品
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乳及乳制品
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液态乳
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发酵乳/酸奶
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奶酪
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乳粉
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乳清及乳清制品
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其他乳制品
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水果/蔬菜与菌菇类/植物类
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新鲜水果
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新鲜蔬菜
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果蔬汁/浓缩汁
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果蔬干/果脯/蔬菜干
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其他果蔬制品/植物类
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食用菌菇
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食用花卉
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油脂及油脂制品
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植物油
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动物油脂
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起酥油/人造脂肪
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油炸食品
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其他油脂制品
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饮料
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果蔬饮料
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茶/茶饮料
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咖啡饮料
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乳饮料
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功能/运动饮料
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碳酸饮料
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酒精饮料
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其他饮料
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糖、焙烤与糖果制品
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面包
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蛋糕/糕点
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饼干/薄脆制品
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糖果
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巧克力及含可可制品
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其他焙烤与糖果制品
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蜂蜜等天然糖
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发酵食品及酱腌制品
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大豆发酵制品
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蔬菜发酵制品
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发酵豆制品
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谷物发酵食品
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肉类发酵制品
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水产发酵制品
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其他酱腌/发酵食品
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复合/即食/餐饮食品
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方便面及速食米面
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预制菜/即食菜肴
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冷冻方便食品
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罐头菜肴
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餐饮菜品与团餐
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其他复合食品
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新资源食材
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昆虫蛋白
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微藻及藻类产品
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单细胞蛋白
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细胞培养肉
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其他新资源食材
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食品添加剂与配料
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碳水化合物配料
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脂肪/油脂配料
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蛋白质配料
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乳化剂/稳定剂/增稠剂
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甜味剂
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香精香料
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酸度调节剂/防腐剂/抗氧化剂
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营养强化剂
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其他添加剂与配料
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新材料/包装与接触材料
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塑料材料
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纸及纸板
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金属材料
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玻璃材料
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生物基/可降解材料
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多层复合材料
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探针与分析传感材料
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其他材料
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食品加工设备与机械系统
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热处理设备
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干燥设备
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挤压/混合/成型设备
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分选/分级/检验设备
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灌装/封口/包装设备与生产线
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清洗/CIP/卫生相关设备
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输送/搬运/机器人系统
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其他加工设备与系统
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研究主题/科学问题维度
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加工与新加工技术
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传统热加工
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非热加工技术
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物理辅助加工
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3D 打印与结构构筑
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挤压膨化与共挤技术
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其他加工技术
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保藏与贮藏
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冷藏与冷冻保藏
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干燥保藏
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改良气调/控气贮藏
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保鲜涂膜与保鲜剂
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货架期预测与品质劣变动力学
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其他保藏技术
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品质、结构与理化性质
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质构与流变性质
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颜色与外观品质
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微观结构与成像
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氧化、褐变等化学变化
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其他品质相关性质
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特征风味
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营养与生物功能
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基本营养价值评价
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抗氧化/抗炎等功能
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血糖、血脂与代谢相关功能
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肠道健康与微生物相关功能
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其他生物活性与健康效应
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食品安全与风险评估
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微生物安全
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化学污染物
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加工污染物
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过敏原与毒性问题
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暴露评估与风险表征
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其他安全问题
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包装与智能监测
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包装设计与机械性能
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活性包装
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智能/指示型包装
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包装系统中的监测与标签应用
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其他包装相关研究
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可持续性与资源高值化
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副产物与废弃物高值利用
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能耗/水耗与环境影响分析
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生命周期评价与碳足迹
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循环经济与绿色供应链
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其他可持续性主题
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感官科学与消费者研究
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感官评价与方法学
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消费者偏好与接受度
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市场细分与消费行为
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标签、营养声称与信息呈现
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其他感官与消费者研究
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过程控制与数字化
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过程监测与在线检测
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过程优化与控制策略
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生产管理与数字化工厂
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其他过程控制与数字化研究
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研究方法/证据层级维度
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理化与结构表征
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常规理化指标测定
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质构与流变测试
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显微与成像技术
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光谱/色谱/质谱等分析方法
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其他理化与结构表征
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微生物与发酵实验
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微生物计数与生长曲线
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菌种筛选与特性评价
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发酵工艺与动力学
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生物膜与耐受性研究
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其他微生物/发酵方法
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组学与高通量技术
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基因组学
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转录组学
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蛋白质组学
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代谢组学
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微生物组/宏基因组学
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其他组学方法
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风味组学
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体外模型
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体外消化模型
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体外发酵模型
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细胞模型
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模拟胃肠/肠道系统
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其他体外模型
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动物实验/人体试验
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小动物实验
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大动物实验
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人体干预试验
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观察性人群研究
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其他体内/人群研究
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统计建模与仿真
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传统统计分析与回归
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响应面分析与多因素优化
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动力学建模
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数值仿真
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其他统计建模方法
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问卷/市场与消费者研究
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问卷设计与实施
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访谈与质性研究
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行为实验与选择实验
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其他消费者研究方法
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标准/法规/数据库分析
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标准与法规对比分析
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政策评估与影响分析
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食品成分/消费数据库分析
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其他标准法规相关方法
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其他方法
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专利分析
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德尔菲法与专家咨询
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情景分析与情景模拟
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其他难以归类的方法
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关键营养素/成分维度
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常量营养素（宏量）
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蛋白质与氨基酸
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脂质与脂肪酸
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碳水化合物与糖类
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膳食纤维与抗性淀粉
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可溶性膳食纤维
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不溶性膳食纤维
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抗性淀粉
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其他膳食纤维类成分
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维生素
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脂溶性维生素 A/D/E/K
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维生素 C
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维生素 B 族
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其他维生素或前体
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矿物质与微量元素
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钙
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铁
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锌
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碘/硒等微量元素
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钠/钾/镁等常量矿物质
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其他矿物质
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植物化学/生物活性成分
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多酚与黄酮
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花青素与类胡萝卜素
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酚酸类
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含硫植物化合物
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其他植物化学物质
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益生菌/益生元/合生元
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益生菌菌株
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益生元
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合生元产品
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可发酵底物与其他肠道相关成分
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功能性脂类与糖替代品
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植物甾醇/甾烷醇
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共轭亚油酸
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中链脂肪酸
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糖醇类
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非营养性甜味剂
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盐替代品与其他代谢敏感因子
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其他特殊成分
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咖啡因
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茶氨酸
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胆固醇
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嘌呤
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其他特殊成分
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深度筛选（计算机学者）
清除筛选
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模型类型
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机器学习/统计学习
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偏最小二乘法
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支持向量机
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随机森林
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K-近邻
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梯度提升决策树
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主成分分析/判别分析
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逻辑回归/贝叶斯
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智能手机/其他
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深度学习
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卷积神经网络
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循环神经网络
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目标检测网络
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图像分割网络
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生成对抗网络
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图神经网络
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序列到序列/编码-解码
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其他深度学习结构
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大模型与 LLM
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大语言模型
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视觉基础模型
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多模态基础模型
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知识图谱与 LLM 集成
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垂直领域微调/指令调优
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检索增强生成
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模型设计/优化策略
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迁移学习/领域自适应
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小样本学习
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模型可解释性
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模型轻量化/边缘计算
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特征工程与选择策略
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超参优化/自动机器学习
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强化学习
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模型任务
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分类/鉴别/等级评定
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定量预测/回归分析
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缺陷/异物检测与定位
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过程控制与实时优化
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知识抽取与语义理解
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设计/生成与推荐
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模拟与数字孪生
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模型数据
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来源
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可见光/RGB/视频数据
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高光谱/多光谱光谱
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红外/拉曼光谱数据
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时序传感器/物联网数据
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组学数据
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质构/流变/感官数据
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文本/知识库/法规数据
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多模态/融合数据
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量级
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小规模数据集
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中等规模数据集
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大规模数据集
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超大规模/工业级数据集
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公开数据集
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合成/仿真数据为主
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标签记录（食品学者）
清除全部筛选
标签记录（计算机学者）
共 236 条结果
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利用气相色谱质谱联用的非靶向分析评估希腊标志性白葡萄品种的游离和结合香气指纹，并结合多元化学计量学确保品种真实性
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2025
Food Chemistry
中科院一区JCR一区
Christina Karadimou, Natasa P. Kalogiouri, Effimia Chatzidimitriou, Niki-Athina Ounauri, Theodoros Gkrimpizis, Serafeim Theocharis, Urania Menkissoglu-Spiroudi & Stefanos Koundouros
食品标签
新鲜水果 特征风味 光谱/色谱/质谱等分析方法计算机标签
偏最小二乘法 分类/鉴别/等级评定本文提出一种采用气相色谱-质谱联用技术（GC-MS）的非靶向分析方法，对希腊三种标志性本土白葡萄品种（维迪亚诺、马拉古西亚、萨瓦蒂亚诺）的游离态与结合态挥发性组分进行分析，并借助多元化学计量学方法构建葡萄品种挥发性特征标志物。研究共鉴定出89种游离态挥发性化合物与103种结合态挥发性化合物，将其归类为醇类、醛类、酯类、酸类、萜烯类、降异戊二烯类、C6化合物、酚类及酮类。研究构建并验证了稳健的偏最小二乘判别分析（PLS-DA）预测模型，该模型可按葡萄品种对样品实现100%精准分类，证实挥发性组分图谱可作为非靶向指纹技术用于葡萄品种鉴别。马拉古西亚品种的萜烯类物质含量最高，且在结合态组分中尤为突出，彰显其浓郁的花香特征。该分析流程可有效用于探究希腊白葡萄品种特有的香气特征图谱。研究结果有助于深入认知酿酒葡萄品种独特的挥发性指纹特征，也可为优化葡萄园种植与酒庄酿造工艺、凸显葡萄品种风味特性提供理论支撑。
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基于可见光/短波近红外光谱与机器学习的山竹果实生理病害分类研究
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2025
Postharvest Biology and Technology
中科院一区JCR一区
Nuttapong Ruttanadech, Abdul Momin, Kittisak Phetpan, Montree Chaichanyut, Chitwadee Thongphut, Thitima Phanomsophon & Thatchapol Chungcharoen
食品标签
新鲜水果 微生物安全 光谱/色谱/质谱等分析方法计算机标签
支持向量机 随机森林 智能手机/其他 分类/鉴别/等级评定 高光谱/多光谱光谱准确分类山竹果实的生理病害对确保生产质量、安全性、可持续性和经济可行性至关重要。本研究探讨了可见和短波近红外（Vis/SWNIR）反射光谱结合机器学习算法在分类三种主要病害中的应用，这三种病害分别是：正常果实（NF）、果肉透明病（TFD）以及伴有黄色胶状乳胶的果肉透明病（TFD & YGL）。该研究专门考察了光强度、光谱预处理方法和机器学习模型对分类性能的影响。研究使用两种光强度（150瓦光源的50%和100%）收集光谱数据，并采用三种预处理方法进行处理：标准正态变量变换（SNV）、Savitzky-Golay二阶导数（SGD2）以及SNV与SGD2的组合。分类过程中使用了随机森林（RF）、支持向量机（SVM）和多层感知器（MLP）算法。SGD2方法提高了区分度，尤其是对于TFD & YGL类别，在700-725纳米波长范围内效果显著，该波长范围与果实果皮中的呫吨酮含量相关。较高的光强度（100%）显著提高了分类准确率，使用RF模型时，总体准确率达到0.71，平均F1分数为0.61。尽管取得了这些改进，但由于TFD类别与NF的光谱特征相似，模型仍难以区分二者。总体而言，可见和短波近红外光谱与机器学习相结合的方法在山竹果实病害的无损分类方面显示出巨大潜力。光强度和光谱预处理在提升性能中都发挥着关键作用。未来的研究应着重提高光谱灵敏度，以更好地捕捉果实的内部特征。
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基于高光谱成像与多元分析的苹果和梨外部缺陷检测与质量评估
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2025
Postharvest Biology and Technology
中科院一区JCR一区
Tanjima Akter, Mohammad Akbar Faqeerzada, Yena Kim, Muhammad Fahri Reza Pahlawan, Umuhoza Aline, Haeun Kim, Hangi Kim & Byoung-Kwan Cho
食品标签
新鲜水果 颜色与外观品质 其他品质相关性质 光谱/色谱/质谱等分析方法计算机标签
偏最小二乘法 支持向量机 智能手机/其他 分类/鉴别/等级评定 缺陷/异物检测与定位 高光谱/多光谱光谱 大规模数据集高光谱成像（HSI）已成为一种高效、无损的检测技术，用于识别农产品的外部及皮下缺陷，提供快速准确的质量评估。本研究采用一种先进的高光谱成像系统，工作波长范围为400-2500纳米，涵盖可见近红外（VNIR）和短波红外（SWIR）波段，旨在检测苹果和梨的多种缺陷。研究特别关注三种关键缺陷类型：碰伤、疤痕和病害，同时应对缺陷大小、形状和严重程度变化带来的挑战。为提高光谱变异性和检测精度，对苹果和梨进行了不同大小的模拟碰伤处理，以模拟碰伤的早期和晚期阶段。样品在两天内定期进行分析，以捕捉缺陷特征的变化过程。该过程从精心选取的感兴趣区域（ROIs）中获得了超过8300个光谱数据点，为分析提供了全面的数据集。研究采用了三种多元模型——线性判别分析（LDA）、支持向量机（SVM）和偏最小二乘判别分析（PLS-DA）——来分类正常和有缺陷的水果。其中，PLS-DA模型表现出最佳性能，在VNIR范围内对苹果和梨的验证分类准确率分别达到97.5%和100%，在SWIR范围内分别达到98%和99.9%。此外，研究采用连续投影算法（SPA）进行最优波段选择，并从高性能模型中提取SPA beta系数，生成了化学可视化图谱，实现了缺陷的精确定位和详细表征。通过结合快速准确的缺陷识别与全面的缺陷表征，本研究为工业采后质量控制提供了一个实用高效的框架，最终提升了高价值农产品的市场适销性和贮藏稳定性。
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基于近红外光谱的包装芒果质量特征预测
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2025
Food Research International
中科院一区JCR一区
Fangchen Ding, Juan Francisco García-Martín, Li Zhang, Zhi Xu, Daizhu Lv, Xiao Chen, Kang Tu, Weijie Lan & Leiqing Pan
食品标签
新鲜水果 纸及纸板 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
偏最小二乘法 智能手机/其他 其他深度学习结构 定量预测/回归分析 红外/拉曼光谱数据纸袋包装对于保护芒果生长至关重要，但会严重干扰用于其内部质量无损分析的近红外光谱信号。本研究致力于消除或最小化纸袋对芒果近红外光谱的干扰，并开发了创新解决方案以准确评估芒果的硬度、干物质含量、可溶性固形物含量和可滴定酸度。研究强调了1150–1250纳米和2100–2400纳米附近的特定近红外信号，这些信号显著降低了这些质量特征的近红外预测精度。应用基于深度学习的全连接神经网络结合高斯空间滤波作为一种有效策略，以减轻包装芒果的光谱干扰。此外，基于经过全连接神经网络校正和高斯空间滤波处理的包装芒果光谱，偏最小二乘回归在所有质量特征上始终优于主成分回归，其预测集的决定系数和均方根误差值分别为：硬度0.847和10.705 N，干物质含量0.932和0.320%，可溶性固形物含量0.821和1.211%，可滴定酸度0.907和0.032%。结果表明，通过深度学习与高斯空间滤波的结合，有效地实现了对包装芒果的可靠预测准确性。
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利用响应面法（RSM）和人工神经网络（ANN）优化柠檬皮中生物活性化合物的混合绿色提取技术
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2025
LWT
中科院一区JCR一区
Md Fuad Al Hasan, Animesh Sarkar, Md. Sumon Miah, Parvej Hasan Jon, Mahabub Alam, Gadah Albasher, & Mohammad Javed Ansari
食品标签
新鲜水果 副产物与废弃物高值利用 物理辅助加工 营养与生物功能 响应面分析与多因素优化 多酚与黄酮计算机标签
机器学习/统计学习 定量预测/回归分析柠檬（Citrus limon）果皮是一种值得注意的副产品，富含多酚类、黄酮类和抗氧化剂。传统的加工操作存在处理时间长和溶剂使用过量的局限性。本研究探讨了微波预处理和超声辅助提取在增强生物活性化合物提取方面的应用。研究比较了响应面法（RSM）和人工神经网络（ANN）在建模精度和预测性能方面的差异。RSM和ANN建模结果均显示生物活性成分产量与加工参数之间存在交互作用。比较分析表明，在给定数据集上，RSM的预测精度优于ANN，尽管两种模型的表现都令人满意。优化条件包括微波功率为516.74 W，照射时间为101.86秒，超声温度为40℃，超声持续时间为21.033分钟，在此条件下，TPC的最大回收率为2283.72 mg GAE/100 g，TFC为987.58 mg QE/100 g，DPPH清除活性为78.21%，总期望值为0.99。此外，我们的提取方法在能耗方面显著降低，比单独使用超声辅助提取低23.42%，并且二氧化碳排放也降低，这表明其具有环境可持续性。本研究证实了微波预处理和超声辅助提取的高效性，这是一种绿色且可扩展的方法，可从柠檬皮中回收生物活性物质。
