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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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标签记录(计算机学者)

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共 2456 条结果

  • 基于金纳米颗粒传感阵列的手性氨基酸指纹图谱分析及其在酒类鉴别中的应用

    2025
    Food Chemistry
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Qiuyue Liu, Hefeng Shi, Yusheng Feng, Jinglei Xu, Chen Liu, Xijuan Zhao, Hongyan Zou & Jian Wang

    食品标签

    酒精饮料 光谱/色谱/质谱等分析方法 蛋白质与氨基酸

    计算机标签

    主成分分析/判别分析 分类/鉴别/等级评定 定量预测/回归分析 红外/拉曼光谱数据

    手性氨基酸在生物系统中发挥着重要作用,广泛存在于食品中,尤其是酒精饮料里。它们的对映体鉴别对于质量保证和真实性验证至关重要。本研究开发了一种基于金纳米颗粒(AuNP)的传感阵列,用于对12种具有不同对映体过量值的氨基酸进行对映选择性识别。该系统利用三种金纳米颗粒变体,为每种氨基酸生成了独特的手性指纹图谱。结合线性判别分析(LDA)和层次聚类分析(HCA),该阵列在溯源/种类识别(13种红酒和6种白酒)以及盲样预测中实现了100%的准确率。偏最小二乘回归(PLSR)模型进一步对白酒香型的掺假水平进行了定量分析(R²=0.988)。这种金纳米颗粒传感阵列为手性氨基酸分析提供了一种快速、非破坏性的方法,可作为酒精饮料行业质量控制和造假检测的有力工具。

  • 大数据分析在食品工业中的应用:最新文献综述

    2025
    npj Science of Food
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Aftab Siddique, Ashish Gupta, Jason T. Sawyer, Tung-Shi Huang & Amit Morey

    食品标签

    品质、结构与理化性质 食品安全与风险评估 过程控制与数字化 循环经济与绿色供应链 食品成分/消费数据库分析

    计算机标签

    机器学习/统计学习

    过去二十年来,在技术进步的推动下,食品工业经历了快速增长,产生了大量复杂的数据。然而,由于缺乏对多样化变量的控制,该行业有效分析和利用这些数据的能力仍然有限。本综述通过探索如何应用基于人工智能和机器学习的方法来解决食品领域的关键挑战,填补了这一关键空白。获取安全、健康和充足的食物对于不断扩大的世界人口至关重要。由于人口需求不断增长和消费者口味不断变化,食品行业在维持食品安全、质量和供应方面面临着越来越多的问题。应对这些困难需要创新、成本效益高且可持续的解决方案,以提高食品生产、分销和安全监测系统的效率。大数据分析的整合已成为一种重要工具,在整个食品行业提供变革能力,包括供应链优化以及提高食品质量和安全。大数据分析是指应用先进的数据处理和分析工具,从广泛而复杂的数据集中获取重要见解。在食品行业,大数据分析可以提供可行的见解,以改进食品加工技术、减少浪费、优化库存控制并确保遵守安全法规。例如,通过对生产过程和供应链物流进行实时监控,大数据分析可以减少低效率并提高食品的可追溯性,从而提高食品供应链的整体质量和安全性。大数据分析技术在食品行业的应用正在逐步增加。大数据分析和人工智能的投资从2018年的27%上升到2019年的33.9%,该行业在2018年的价值为1690亿美元,预计到2024年将达到2740亿美元。尽管兴趣日益浓厚,但关于大数据分析和机器学习在食品行业的具体用途、有效性和挑战的文献缺乏全面的综合。本系统综述旨在通过整合大数据分析和机器学习在食品安全、质量和加工方面的应用文献来弥补这一空白。本综述旨在解决以下研究问题:研究问题1:哪些机器学习算法最有助于提高食品行业的安全和质量?研究问题2:食品加工中最常用的大数据分析过程是什么?它们的效果如何?研究问题3:在食品行业实施大数据分析和机器学习的主要问题和限制是什么?这项全面的研究是必要的,因为以前的研究是分散的,通常集中在技术或孤立的案例分析上。本文旨在通过系统和可重复的方法,深入研究大数据分析和机器学习在食品行业的用途、优势和问题。研究结果将对食品技术人员、数据科学家、行业专业人士和立法者产生重大的理论和实践意义。本文的组织结构如下:“方法”部分描述了系统综述所采用的方法,包括检索策略、纳入标准和数据提取程序。“大数据的定义和特征”部分对现有文献进行了主题概述,重点介绍了主要的机器学习方法及其在食品安全、质量和加工中的应用。“食品行业大数据的来源”部分考察了各种机器学习模型的优点和缺点,确定了研究不足,并强调了在食品行业执行大数据分析的实际障碍。“大数据分析在食品安全中的应用”部分提出了结论和对进一步研究及食品行业内实际应用技术的建议。本文旨在通过全面考察大数据分析和机器学习在食品行业的用途、优势和问题,增进对它们的现有认识。研究结果将帮助研究人员、行业利益相关者和监管机构制定数据驱动的解决方案,以加强食品安全、质量和可持续性。

  • 整合多组学和网络药理学揭示油茶籽油的抗氧化活性代谢物及健康益处

    2025
    Food Chemistry
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Lingyuan Zhou1, Jiarong She, Qingyang Li, Qiong Zheng, Jie Yang, Maokai Cui, Tiantian Chen, Shiman Sun, Fubin Tang & Yihua Liu

    食品标签

    植物油 抗氧化/抗炎等功能 代谢组学 植物化学/生物活性成分

    计算机标签

    主成分分析/判别分析 知识抽取与语义理解 组学数据

    山茶油(CO)的抗氧化特性尚未得到充分表征。本研究采用多组学分析结合ABTS、DPPH和FRAP测定法,旨在鉴定抗氧化活性代谢物(AAMs)。广泛靶向代谢组学检测到2110种代谢物,而脂肪酸、生育酚和元素分析揭示了关键的营养贡献物质。油酸在脂肪酸组分中占主导地位(68.2–82.7%),α-生育酚是主要的生育酚(139.78–337.20 mg/kg),硒和锌是最相关的微量元素。通过OPLS-DA和WGCNA共鉴定出160种AAMs,其中超过42%为非酚类物质。抗氧化测定表明,ABTS活性主要由酚类物质驱动,而DPPH活性则与酚类物质和氨基酸均有关。网络药理学将核心AAMs与神经系统、心血管系统、肝脏系统和呼吸系统中的靶点联系起来。整合的代谢通路网络凸显了山茶油抗氧化潜力的多维度基础。这些发现揭示了山茶油中除酚类物质之外更广泛的抗氧化结构,并为将山茶油开发为功能性营养油提供了机制基础。

  • 高光谱成像结合通用混合深度网络用于跨品种猕猴桃早期冷害识别

    2025
    Postharvest Biology and Technology
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Sunli Cong, Jun Sun, Le Shi, Chunxia Dai, Xiaohong Wu, Bing Zhang & Kunshan Yao

    食品标签

    新鲜水果 其他品质相关性质 显微与成像技术

    计算机标签

    卷积神经网络 其他深度学习结构 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

    构建准确的模型对于将高光谱成像(HSI)应用于识别水果等农产品的早期病害至关重要。冷害是猕猴桃的一种生理病害,在其发展到严重阶段之前,用肉眼很难识别。然而,不同品种的水果具有不同的理化性质和光谱特征,这导致为一个品种建立的模型无法应用于另一个品种,而重新构建模型则需要大量的时间和精力。鉴于此,本研究探讨了应用高光谱成像跨品种识别猕猴桃早期冷害的可行性。研究开发了一种通用的CNN-DotGRU-SelfAttention混合深度网络(CDGSA-Net),用于特征提取、特征多样性捕捉和特征增强,以建立具有高准确性和泛化能力的识别模型。最后,提出采用鹈鹕优化算法(POA)来优化CDGSA-Net的超参数,以提高效率。POA-CDGSA-Net模型的性能优于其他机器学习(ML)和深度学习(DL)模型,在测试集上的准确率(acc)、精确率(prec)、召回率(rec)、特异度(spec)和F1值分别达到99.17%、99.17%、99.26%、99.79%和99.20%。因此,高光谱成像结合POA-CDGSA-Net为跨品种识别猕猴桃早期冷害提供了一种可行的方法。

  • 基于ICP、HPLC与机器算法的有机茶与常规种植茶品质分析及特征差异鉴别

    2025
    Food Chemistry: X
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    De Zhou, Yunfei Hu, Xi He, Lijuan Du, Lian Bao, Ming Zhao, Jinliang Shao & Qingyan Tang

    食品标签

    茶/茶饮料 品质、结构与理化性质 食品安全与风险评估 光谱/色谱/质谱等分析方法 矿物质与微量元素 蛋白质与氨基酸 多酚与黄酮

    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 质构/流变/感官数据

    随着有机茶产业的不断扩张,辨别有机茶的真伪对维护市场稳定至关重要。为此,本研究选取了大尖山的有机种植茶和常规种植茶(绿茶)作为研究对象。通过高效液相色谱法、电感耦合等离子体光谱法和质谱法对其成分(水浸出物、多酚、矿物质元素等)进行了比较。采用多元统计分析方法(主成分分析、正交偏最小二乘判别分析和线性判别分析)筛选出主要差异物质。结果显示,在51种成分中,有37种存在显著差异(P < 0.05)。统计分析表明,15种成分(包括氨基酸、矿物质元素和儿茶素,变量重要性投影值>1)可作为有机种植茶与常规种植茶的特征性差异物质。鉴别准确率达到93.9%,为有机种植茶和常规种植茶的质量评价及鉴别提供了参考依据。

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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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