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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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共 2456 条结果

  • 一种结合深度数据增强和集成学习的梨硬度预测介电方法

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

    Mengke Cao, Chunhao Cao, Tianci Zhang & Wenchang Guo

    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

    计算机标签

    机器学习/统计学习 定量预测/回归分析 小规模数据集

    硬度是评价梨果品质的重要指标,因为它决定了果实的成熟度和贮藏性能。本研究提出了一种结合深度数据增强与集成学习的新方法,利用介电谱预测三个梨品种的硬度。首先,采集了126组梨的介电谱及其对应的硬度数据,并基于采用不同预处理方法构建的偏最小二乘回归(PLSR)模型的预测精度,筛选出特征介电频率。随后,比较了生成对抗网络(GAN)、最小二乘GAN(LSGAN)和Wasserstein GAN(WGAN)在训练集中加入不同数量生成样本后对PLSR模型预测精度的影响。最后,将最优的GAN模型分别与支持向量回归(SVR)、人工神经网络(ANN)、随机森林(RF)和AdaBoost决策树(AdaBoost-DT)相结合,用于预测梨的硬度。研究结果表明:所筛选出的特征介电频率包括2个介电常数实部(ε′)点和8个介电常数虚部(ε″)点。GAN、LSGAN和WGAN均提升了PLSR模型的预测精度,其中GAN和LSGAN的精度提升效果与加入训练集的生成样本数量呈正相关。在100–1000轮训练期间(在GAN-PLSR模型训练集中加入126组生成数据),GAN对PLSR模型的精度提升最为显著,预测集的平均决定系数(Rp²)提高了13.70%,预测集的均方根误差(RMSEP)降低了19.48%。在集成学习模型中,随机森林(RF)和AdaBoost-DT的表现优于SVR和ANN。其中,GAN-AdaBoost-DT模型在训练集中加入126组生成数据后,在300–1000轮训练期间取得了最高的预测精度,其平均Rp²和RMSEP分别为0.90和3.35 N。本研究证实了深度数据增强与集成学习方法在不增加人力和时间成本的前提下,能够有效提升梨硬度预测模型的准确性,具有良好的应用前景。

  • 基于机器学习的代谢组学分析揭示Lasiodiplodia theobromae引起葡萄柚Diplodia茎端腐病的早期生物标志物

    2024
    Postharvest Biology and Technology
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Jin-Pyo An, Jingwen Li, Katia Rodrigues-Stuart, Megan M. Dewdney, Mark A. Ritenour & Yu Wang

    食品标签

    新鲜水果 微生物安全 代谢组学

    计算机标签

    梯度提升决策树 智能手机/其他 分类/鉴别/等级评定 组学数据

    Lasiodiplodia theobromae是引起葡萄柚Diplodia茎端腐病的关键采后病原体。该病害在采收前处于静止状态,其症状在采后期才变得明显。这种潜伏特性给采后水果管理带来了挑战。为了有效检测无症状果实并在早期发现SER病害,识别可作为病害指标的早期生物标志物至关重要。本研究利用基于机器学习的代谢组学分析来识别特征代谢物并阐明其潜在的生物合成机制。使用了六种机器学习算法,其中梯度提升(GBT)在识别早期生物标志物(如莽草酸、琥珀酸、奎尼酸、香豆酸、酪氨酸、苯丙氨酸和色氨酸)方面表现出最高的准确性。此外,动态时间规整(DTW)被用来研究代谢物在不同时间点的变化趋势。我们的结果显示,代谢分析能够在接种后1天内区分感染与未感染果实,尽管症状在接种7天后才出现。通路富集分析表明,三条通路(植物激素生物合成、苯丙烷类生物合成和谷氨酸代谢)强烈参与了防御机制。代谢物映射分析显示了每种化合物对抗病原体的行为。通过这些新策略,我们的研究结果提出了一个用于识别受Diplodia SER影响的无症状葡萄柚的预测模型。

  • 利用人脸阅读测量口腔加工行为及其与产品感知的关系

    2024
    Food Quality and Preference
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Aikaterini Katsikari, Mads Erling Pedersen, Ingunn Berget, & Paula Varela

    食品标签

    面包 感官科学与消费者研究 问卷/市场与消费者研究 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 时序传感器/物联网数据 文本/知识库/法规数据 中等规模数据集

    食物的质地会影响感官感知和进食行为;通过诱导更高的预期饱腹感和饱足感,可以对其进行调控,从而影响摄入量,并最终减少过度进食。本研究的目的是评估面部解读作为对具有不同质地改良的产品的口腔处理行为的自动测量方法,旨在减少摄入量。使用了三种具有不同质地特性的燕麦面包作为案例研究。一个经过培训的小组使用“感觉时间支配”来描述面包的动态感官特征,并同时进行视频录制;视频由 FaceReader 进行分析(摄入量、咀嚼动作、咀嚼时间)。通过面部解读提取的参数显示,不同面包在咀嚼时间的持续时间和咀嚼动作的数量方面存在显著差异,这些结果可以与 TDS 结果一起解释。对这些面包进行了消费者测试(样本数为 135),参与者评估了整体喜好、预期饱腹感和饱足感,并回答了一个包括感官和非感官属性的“选择所有适用项”问题。结果表明,这些样本在喜好度、预期饱腹感和实际饱腹感方面存在显著差异,并且消费者在 CATA 问卷中的描述与专家小组的描述一致。综合这些结果有助于确定能够增强饱腹感和饱腹预期的动态质地特性。本文讨论了方法上的相关意义。该研究的独特之处在于,通过面部阅读的自动口腔处理行为测量,可以与自我报告的饱腹感显性测量相联系,从而为更大规模的研究开辟了道路,而这些研究若采用手动标注则难以实现。

  • 近红外光谱定量高湿挤压大豆浓缩蛋白过程中的整体热加工强度

    2024
    Food Research International
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Nienke Köllmann, Rozemarijn Vringer, Puneet Mishra, Lu Zhang & Atze Jan van der Goot

    食品标签

    蛋白质配料 加工与新加工技术 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 定量预测/回归分析 红外/拉曼光谱数据

    高湿挤压(HME)被广泛用于生产类肉产品。在此过程中,植物基原料会经历热和机械应力。由于这些效应相互关联,因此很难分离它们对最终产品的影响。本研究假设热处理的强度可以解释挤压过程中发生的大部分物理化学变化。为此,采用近红外(NIR)光谱作为一种新方法来定量HME过程中的热加工强度。在受控加工条件下,利用高温剪切池(HTSC)处理建立了加工温度的偏最小二乘(PLS)回归曲线(交叉验证均方根误差(RMSECV)= 4.00 °C,交叉验证决定系数(RCV2)= 0.97)。随后,将该PLS回归模型应用于在不同螺杆转速(200–1200 rpm)、机筒温度(100–160 °C)以及两种不同螺杆构型下生产的HME挤出物,以计算等效剪切池温度作为热加工强度的度量。该等效剪切池温度反映了局部温度条件、停留时间和热应力变化的影响。此外,它还可以与挤出物的质构化程度相关联。这些信息可用于深入了解HME过程中各种工艺参数对热加工强度和挤出物质量的影响。

  • 结合化学计量学的ATR-FTIR和FT-NIR光谱技术应用于牛肝菌物种鉴别与质量预测

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

    Chuanmao Zheng, Jieqing Li, Honggao Liu & Yuanzhong Wang

    食品标签

    新鲜蔬菜 食品安全与风险评估 特征风味 光谱/色谱/质谱等分析方法 代谢组学 蛋白质与氨基酸

    计算机标签

    偏最小二乘法 智能手机/其他 卷积神经网络 分类/鉴别/等级评定 定量预测/回归分析 红外/拉曼光谱数据 组学数据

    食用菌的风味和香气是消费者购买时的评判标准,它们受到氨基酸及其代谢物的影响。采用液相色谱-质谱联用技术(LC-MS)鉴定出68种氨基酸及其代谢物,并筛选出16种关键标志物成分。通过二维相关光谱(2DCOS)对不同种类牛肝菌的化学成分进行表征,以确定分子振动或基团变化的顺序。基于偏最小二乘判别法(PLS-DA)结合傅里叶变换近红外光谱(FT-NIR)和傅里叶变换红外光谱(ATR-FTIR),以及残差卷积神经网络(ResNet)结合三维相关光谱(3DCOS)对牛肝菌种类进行鉴定,准确率均达到100%。偏最小二乘回归(PLSR)分析表明,FT-NIR和ATR-FTIR光谱与LC-MS检测到的氨基酸及其代谢物具有高度相关性。所有模型的R²p均达到0.911,RPD>3.0。结果表明,FT-NIR和ATR-FTIR光谱结合化学计量学方法可用于牛肝菌的快速种类鉴定以及氨基酸及其代谢物含量的估算。本研究为牛肝菌的种类信息真实性及质量评估提供了新的技术和思路。

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特刊征稿

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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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