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 2456 条结果
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基于高光谱图像的化学计量学和神经网络用于估算泡菜卷心菜（Brassica rapa L. ssp. pekinensis）冻害严重程度
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2024
LWT
中科院一区JCR一区
Ji-Young Choi, Sung Hee Park, Mi-Ai Lee, Young Bae Chung, Ji Hee Yang, Jeong-Seok Cho, & Sung Gi Min
食品标签
新鲜蔬菜 冷藏与冷冻保藏 颜色与外观品质 显微与成像技术计算机标签
机器学习/统计学习 偏最小二乘法 主成分分析/判别分析 定量预测/回归分析 高光谱/多光谱光谱本研究的目的是开发用于预测泡菜白菜（KC）早期阶段冷害严重程度的模型，该模型结合了短波红外高光谱成像（HSI）和监督分类方法（偏最小二乘判别分析，PLS-DA；人工神经网络，ANN）。分类方法分别应用于二分类（即正常与受冷害）、三分类（即正常、轻度与重度）以及四分类（即正常、轻微、适中与严重），并在全波段及选定的最佳波长（与糖和纤维素的C-H伸缩相关）下进行。PLS-DA分类器经过Savitzky-Golay（SG）预处理，在使用最佳波长开发的三分类和四分类中，平均分类准确率分别提高至0.912和0.896。基于人工神经网络（ANN）使用最优波长和Savitzky-Golay（SG）方法的最佳分类结果在所有类别分类中实现了超过0.924的总体准确率。与PLS-DA模型相比，ANN模型具有更高的潜力，并且简化了预测KC的冷害特性的方法。通过可视化损伤区域，我们展示了由高光谱成像（HSI）检测到的内部变化之间的关联。这些结果证明了HSI的能力，以及化学计量学和神经网络在开发高效KC冷害性质预测模型中的核心作用。
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基于机器学习技术的油品掺假高光谱识别
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2024
Current Research in Food Science
中科院一区JCR一区
Muhammad Aqeel, Ahmad Sohaib, Muhammad Iqbal, Hafeez Ur Rehman & Furqan Rustam
食品标签
植物油 食品安全与风险评估 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 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 分类/鉴别/等级评定 高光谱/多光谱光谱食品掺假是一个全球性问题，因其潜在的健康风险而引起了安全机构的关注。检测和分类油脂掺假情况对消费者安全和食品行业的诚信至关重要。本研究探索了高光谱成像（HSI）分析技术，以识别不同阶段的劣质油脂掺假问题。研究使用非破坏性的HSI Specim Fx 10系统，提出了一种基于成像的精确且简便的欺诈检测与分类方法。研究对670个油脂样本进行了分析，其中包括纯油脂样本（杏仁油、芥末油、椰子油、橄榄油）和掺假油脂样本（葵花籽油、蓖麻油、液体石蜡）。通过Savitzky-Golay滤波器对图像进行预处理，以去除噪声并平滑光谱特征。研究采用了多种机器学习方法对油脂进行识别，包括支持向量机、逻辑回归、线性判别分析、随机森林、决策树、K近邻和朴素贝叶斯，其中线性判别分析在识别方面表现优异。研究计算了包括精确率、召回率、F1分数和总体准确率在内的性能参数。所提出的方法实现了100%的验证准确率，优于众多最先进的方法。本研究构建了一个用于有效检测油脂掺假的稳健流程，为食品安全和质量控制领域带来了重大进展。
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通过胃蛋白酶水解升级利用牛犊血屠宰副产品：基于回归机器学习方法鉴定三种新型抗真菌肽
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2024
Food Research International
中科院一区JCR一区
Zain Sanchez-Reinoso, Jacinthe Thibodeau, Juan de Toro-Martín, Sara García-Vela, Jean-Pierre Clément, Marie-Claude Vohl, Ismail Fliss & Laurent Bazinet
食品标签
内脏及副产物 其他生物活性与健康效应 循环经济与绿色供应链 其他组学方法 蛋白质与氨基酸计算机标签
机器学习/统计学习 定量预测/回归分析 组学数据牛犊血（C-cru）是抗菌肽的一个尚未充分研究的来源，可在循环经济框架下用于肉制品的生物保藏。本研究评估了pH值和胃蛋白酶水解时间对C-cru的酶解机制、肽群和抗菌活性（抗菌、抗真菌和抗酵母）的影响。结果表明，C-cru的胃蛋白酶水解具有与成年牛血红蛋白相似的酶解机制，在pH 2和3时促进“拉链机制”的发展，而在pH 4和5时则促进“逐一机制”。抗菌活性结果表明，在pH 2和3下水解180分钟能产生较高的抗菌活性，而在pH 3下水解30分钟则有利于抗真菌和抗酵母活性。此外，首次将监督机器学习工具应用于肽组学数据，从而阐明了α(47–80)、β(130–145)和β(102–109)作为新型抗真菌肽序列。
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基于机器学习算法和拉曼光谱的乳制品鉴别性特征分析
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2024
Current Research in Food Science
中科院一区JCR一区
Jia-Xin Li, Chun-Chun Qing, Xiu-Qian Wang, Mei-Jia Zhu, Bo-Ya Zhang & Zheng-Yong Zhang
食品标签
乳及乳制品 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
支持向量机 卷积神经网络 特征工程与选择策略 分类/鉴别/等级评定 红外/拉曼光谱数据相似食品样本的判别分析是实现食品质量控制的重要方面。拉曼光谱与机器学习算法的有效结合，已成为开发智能判别技术的一种极具吸引力的方法。特征光谱分析有助于研究人员更深入地理解食品质量判别中的数据模式。本文以三个品牌乳制品的判别为例，基于支持向量机（SVM）、极限学习机（ELM）和卷积神经网络（CNN）算法，对拉曼光谱特征进行了研究。结果表明，不同机器学习算法对应的最优光谱特征区间存在一定差异。选择合适的光谱特征区间能够在保持较高识别准确率的同时，提高算法的计算效率。例如，SVM算法在890-980 cm⁻¹、1410-1500 cm⁻¹的融合光谱范围内识别准确率为100%，耗时约200秒；ELM算法在890-980 cm⁻¹、1410-1500 cm⁻¹的融合光谱范围内同样达到100%的识别准确率，耗时不到0.3秒；CNN算法在890-980 cm⁻¹、1050-1180 cm⁻¹、1410-1500 cm⁻¹的融合光谱范围内识别准确率为100%，耗时约80秒。此外，通过基于欧氏距离的光谱特征区间分布分析，直观地展示了基于特征光谱的实验样本分布情况。通过对相似样本的光谱特征分析过程，本文提供了一套分析策略，以深入揭示分类算法的数据基础，可为相关判别研究模式的分析提供参考。
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基于双发射电纺MOF@[Ru(byp)]纳米纤维的智能手机集成比率传感平台用于黄曲霉毒素B1的高效检测与吸附
查看原文
2024
Chemical Engineering Journal
中科院一区JCR一区
Ruiqing Sun, Ping Liu, Yongchao Ma, Qingli Yang & Yanhong Lu
食品标签
豆类与坚果（及籽类） 化学污染物 过敏原与毒性问题 过程监测与在线检测 理化与结构表征 光谱/色谱/质谱等分析方法 其他特殊成分计算机标签
智能手机/其他开发一种便携、灵敏的检测器用于快速检测黄曲霉毒素B1（AFB1）且无需使用生物质材料，一直是研究焦点。然而，先前文献记载的方法鲜少能同时实现食品中AFB1的检测与消除。本研究选用金属有机框架（MOF）的蓝色荧光作为响应信号，并以[Ru(bpy)3]2+的红色荧光作为参照信号。首次构建了一种双模式静电纺丝纳米纤维比率荧光探针（MOF@[Ru(bpy) ]/PAN NFs），用于黄曲霉毒素B₁（AFB₁）的定量检测与吸附。多孔PAN纳米纤维因其巨大比表面积，可有效负载MOF@Ru复合物。当存在AFB₁时，通过电子转移效应使荧光颜色发生显著红移至蓝移。该探针对AFB₁的检测线性范围为0.0-40.0 μM，检测限低至3.05 ppb。基于静电纺丝薄膜的荧光颜色变化，开发出智能手机集成化比率传感平台，其检测限可达5.51 ppb。该探针成功应用于花生样品中AFB₁的检测与吸附，具有较低的相对标准偏差和令人满意的回收率。通过此快速处理流程，30分钟内可清除约60%的AFB₁。因此，多孔荧光MOF@Ru/PAN NFs实现了AFB₁的协同检测与去除。此外，基于智能手机的平台为毒素的现场快速可视化定量检测与去除开辟了新途径，这对于食品安全和环境保护应用具有重要意义。
