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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

  • 精纯牛油果油中掺入精炼掺假油脂的深度学习定量检测

    2023
    Food Chemistry
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Ana M. Pérez-Calabuig, Sandra Pradana-López, Andrea Ramayo-Muñoz, John C. Cancilla &John C. Cancilla

    食品标签

    植物油 食品安全与风险评估 显微与成像技术

    计算机标签

    深度学习 分类/鉴别/等级评定 可见光/RGB/视频数据

    本研究提出一种结合光学图像与深度学习算法的牛油果油掺假检测新方法。研究制备了掺入精炼橄榄油的牛油果油样品,掺假体积浓度范围为1%~15%。对不同样品分别采集两组图像,一组为明亮环境下拍摄,另一组为昏暗环境下拍摄,共计获取1800张图像。为实现两种环境下的图像采集,研究调整了相机曝光快门速度(明亮环境采用1/30秒,昏暗环境采用1/500秒)。采用残差神经网络(ResNet34)对采集到的图像进行处理与分类,针对两种拍摄环境分别构建专属模型。模型盲验证结果显示,图像分类准确率约达95%。

  • 基于1H NMR的代谢组学方法结合机器学习算法区分花椒(Zanthoxylum bungeanum Maxim.)的地理来源

    2023
    Food Control
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Chuanjian Cui, Mingyue Xia, Ziqi Wei, Jianglin Chen, Chuanyi Peng, Huimei Cai, Long Jin, & Ruyan Hou

    食品标签

    香精香料 光谱/色谱/质谱等分析方法 植物化学/生物活性成分

    计算机标签

    机器学习/统计学习 随机森林 分类/鉴别/等级评定 高光谱/多光谱光谱

    花椒(Zanthoxylum bungeanum Maxim)是深受种植业与美食市场青睐的香辛料品种。其产地溯源不仅能够提升产品附加值,也对品质管控与品牌保护工作提出了更高要求。本研究首次采用氢核磁共振(¹H NMR)光谱技术,对产自四大主产区的 160 份花椒样品开展检测分析,并基于 32 种非极性代谢物数据进行建模。研究人员测试了多种机器学习算法以构建产地分类模型,结果显示,非线性判别随机森林模型性能最优:该模型在训练集上的综合分类准确率达 100%,测试集准确率为 95.7%,盲样数据集准确率为 87.5%。进一步鉴定发现,决定四大产区花椒样本区分的核心特征标志物为芳樟醇、乙酸芳樟酯、壬醛及罗勒烯。本研究建立了一套基于氢核磁共振光谱结合化学计量学的花椒产地溯源方法,为实现花椒的精准品质管控提供了技术支撑。

  • 中国收割小麦中脱氧硝鞘甲苯酚预测模型:揭示环境与农艺实践的影响

    2023
    Food Chemistry
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Sen Li, Ningjing Liu, Di Cai, Cheng Liu, Jin Ye, Bingjie Li, Yu Wu, Li Li, Songxue Wang &H.J. van der Fels-Klerx

    食品标签

    小麦 化学污染物

    计算机标签

    定量预测/回归分析 中等规模数据集

    小麦中的脱氧雪腐镰刀菌烯醇(DON)是全球主要的食品安全隐患之一。本研究利用中国黄淮海地区479块麦田的历史数据,探究了70项与环境相关的特征前期因子以及6项农艺管理因子。研究结果表明,小麦开花前17天至收获前10天这段时期的气温、相对湿度、降水量和日照时长会影响脱氧雪腐镰刀菌烯醇的含量水平。稻麦轮作、秸秆还田、播种密度过大以及低纬度种植均会提升脱氧雪腐镰刀菌烯醇的污染风险。此外,本研究构建了脱氧雪腐镰刀菌烯醇含量预测经验模型,其内部验证与外部验证的分类准确率分别为87.73%(决定系数R2=0.62)和80.21%(决定系数R2=0.60)。该模型是国内首个针对收获期谷物霉菌毒素污染开展的大尺度预测模型,可对全球近14%小麦供应量的脱氧雪腐镰刀菌烯醇污染风险进行预测。

  • 基于近红外光谱结合斜率和偏置校正与校准更新提升猕猴桃可溶性固形物含量的预测性能

    2023
    Food Research International
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Shijie Tian, Wei Liu & Huirong Xu

    食品标签

    新鲜水果 品质、结构与理化性质 过程监测与在线检测 光谱/色谱/质谱等分析方法 碳水化合物与糖类

    计算机标签

    偏最小二乘法 特征工程与选择策略 定量预测/回归分析 红外/拉曼光谱数据

    可溶性固形物含量(SSC)对猕猴桃尤为重要,它不仅决定风味,还有助于评估成熟度。可见/近红外光谱已广泛用于评估猕猴桃SSC。然而,基于局部样本建立的校准模型对于具有生物变异性的新批次样品可能效果不佳,这限制了该技术的商业应用。因此,本研究利用一批猕猴桃建立了校准模型,并使用来源和收获时间不同的另一批次样品测试其预测性能。利用第一批猕猴桃建立了四种SSC预测校准模型,分别基于全光谱、连续有效波长和离散有效波长。这四种模型在内部验证集上的R2v值分别为0.83、0.92、0.96和0.89,对应的RMSEV值分别为1.08%、0.75%、0.56%和0.89%,RPDv值分别为2.49、3.61、4.80和3.02。显然,所有四种PLSR模型在验证集上均表现良好。然而,这些模型在预测第二批样品时表现很差,其RMSEV值均超过1.5%。尽管模型无法用于精确预测SSC,但由于预测的SSC值可拟合为一条特定直线,它们仍能在一定程度上解释第二批猕猴桃的SSC值。为了使CSMW-PLSR校准模型能够预测第二批猕猴桃的SSC,本研究通过校准更新和斜率/偏置校正提高了该模型的鲁棒性。随机选取不同数量的新样本用于更新和SBC,最终确定用于更新和SBC所需的最小样本数分别为30和20。经过校准更新和SBC后,新模型在预测集上的平均R2p、平均RMSEP和平均RPDp值分别为0.83和0.89、0.69%和0.57%、2.45和2.97。总体而言,本研究提出的方法能有效解决校准模型在预测具有生物变异性的新样本时性能不佳的问题,使模型更加稳健,从而为实际应用中SSC在线检测模型的维护提供了重要指导。

  • 基于丝纤维素的比色微针贴片,用于快速检测包装鲑鱼样品中的变质

    2023
    Food Chemistry
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Jiang-Yue Wang, Li-Jian Chen, Xu Zhao & Xiu-Ping Yang

    食品标签

    鱼肉 货架期预测与品质劣变动力学 颜色与外观品质 其他理化与结构表征

    计算机标签

    智能手机/其他 定量预测/回归分析 可见光/RGB/视频数据

    变质三文鱼会引发食源性疾病,严重危害人体健康。本文报道了一种由溴百里香酚蓝(BTB)与甲基丙烯酰化丝素蛋白(SilMA)制备而成的pH响应比色微针贴片(BTB/SilMA@MN贴片),可用于检测三文鱼变质情况。该微针的针尖能够穿透食品保鲜膜并刺入鱼肉内部,直接提取组织液,并将提取的体液传导至基底层以实现显色。BTB/SilMA@MN贴片的颜色变化,取决于三文鱼贮藏过程中挥发性盐基总氮含量升高所引发的pH值变化。微针贴片颜色由黄色变为黄绿色,最终变为绿色,分别对应三文鱼从新鲜、次新鲜到腐败变质的状态。该方法可通过肉眼快速判别三文鱼变质程度,也可借助智能手机进行无损检测分析,方便消费者简便、可靠地评估食品品质。

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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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