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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)

清除全部筛选
暂无筛选

标签记录(计算机学者)

暂无筛选

共 2456 条结果

  • 通过部分最小二乘回归(PLSR)、重组和省略法对切达奶酪中关键非挥发性代谢物的表征

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

    Qin Xiang, Yixun Xia, Jiahui Song, Md Nazmus Saqib & Fang Zhong

    食品标签

    奶酪 特征风味 感官评价与方法学 风味组学 脂质与脂肪酸

    计算机标签

    偏最小二乘法 定量预测/回归分析

    切达干酪凭借其独特的风味与香气,深受全球消费者喜爱,但目前关于其风味贡献物质的相关研究资料十分有限。为此,本研究采用定量描述分析法(QDA)探究天然切达干酪的感官特征,发现鲜味、咸味和肉汤味是其最主要的差异性感官属性。通过分析非挥发性代谢物以解析其呈味贡献,结果表明游离氨基酸(FAAs)与有机酸的含量差异最为显著。借助偏最小二乘回归分析(PLSR)、风味重构试验及缺失试验,鉴定出关键呈味物质:氯化钠主要贡献咸味,谷氨酸(Glu)是鲜味的核心贡献物质;有机酸与谷氨酸可协同增强酸味。其余氨基酸虽单独呈味作用微弱,但与谷氨酸复配后可强化酸味与咸味;有机酸(尤其复配使用时)与氯化钠也具备显著的风味增效作用。该研究结果为深入阐释调控切达干酪风味的关键非挥发性代谢物提供了理论依据。

  • 人工智能如何帮助提高食品安全?

    2023
    Annual Review of Food Science and Technology
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Chenhao Qian, Sarah I. Murphy, Renato Hohl Orsi & Martin Wiedmann

    食品标签

    食品安全与风险评估 标准/法规/数据库分析

    计算机标签

    机器学习/统计学习 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 大规模数据集

    随着人工智能(AI)技术的进步,数字食品系统的开发和实施正变得越来越可行。人们对运用不同的人工智能应用(如机器学习模型、自然语言处理和计算机视觉)来改善食品安全抱有极大兴趣。可能的人工智能应用范围广泛,包括但不限于:(a)整个供应链中的食品安全风险预测与监控以及食品安全优化;(b)改进公共卫生系统(例如,通过提供疫情早期预警和源头追溯);(c)食源性病原体的检测、识别和特征描述。然而,由于数据共享有限以及合作研发努力不足等障碍,食品安全领域的人工智能技术在商业开发方面滞后。未来的行动应致力于应用数据隐私保护方法、提高数据标准化程度,并构建协作生态系统,以推动人工智能在食品安全应用中的创新。

  • 共聚焦拉曼显微光谱结合光谱筛选算法用于大米淀粉的定量分析

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

    Xiao Wei, Fang Li, Anand Babu Perumal, Alireza Sanaeifar, Mahamed Lamine Guindo, Yongqiang Shi, Yong He & Fei Liu

    食品标签

    碳水化合物配料 其他品质相关性质 常规理化指标测定 显微与成像技术 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 支持向量机 特征工程与选择策略 超参优化/自动机器学习 定量预测/回归分析 红外/拉曼光谱数据

    淀粉是水稻的主要成分之一。本文研究了共聚焦拉曼显微光谱结合光谱筛选算法定量检测大米中淀粉的可行性。首先,对样品的拉曼光谱进行预处理和光谱筛选算法的数据处理。其次,分别通过偏最小二乘回归、粒子群优化-支持向量回归、灰狼优化器-支持向量回归以及反向传播神经网络建立定量淀粉检测模型。之后,使用预测集验证了定量淀粉检测模型。最终,经归一化和IPLS筛选后的GWO-SVR淀粉定量检测模型的预测集相关系数、预测集均方根误差和平均相对误差分别为0.8915、1.03%和1.08%。实验结果表明,经过适当的预处理和光谱筛选算法后,通过CRM快速准确地检测大米中淀粉含量是可行的。

  • 利用基于近红外光谱的机器学习检测烘焙咖啡中的5-羟甲基呋喃醛含量

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

    Zeyi Cai, Zihong Huang, Mengyu He, Cheng Li, Hengnian Qi, Jiyu Peng & Le Zhao

    食品标签

    咖啡饮料 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 分类/鉴别/等级评定 红外/拉曼光谱数据

    由于5-羟甲基糠醛(5-HMF)对人类具有致癌性,对食品中的该物质进行检测至关重要。本研究采用近红外光谱技术(波数范围11998–4000 cm⁻¹)测定烘焙咖啡中的5-羟甲基糠醛含量。利用随机森林算法筛选特征波数,随后构建三种机器学习模型(最小二乘回归、支持向量机、随机森林)用于含量预测。与最小二乘回归和支持向量机模型相比,随机森林模型预测效果最优(校正决定系数$R_c^2$=0.98,预测决定系数$R_p^2$=0.92),并有效筛选出关键特征波数:11667 cm⁻¹、11666 cm⁻¹、10905 cm⁻¹、7096 cm⁻¹、7095 cm⁻¹、7094 cm⁻¹、7093 cm⁻¹、7092 cm⁻¹、5054 cm⁻¹、5026 cm⁻¹、5025 cm⁻¹、5024 cm⁻¹。研究结果表明,基于近红外光谱的机器学习模型可为烘焙咖啡中5-羟甲基糠醛含量检测提供一种无损检测方法。

  • 通过拉曼光谱耦合多元校准,对冷冻/解冻牛肉的颜色和水分相关特性进行无损预测

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

    Qingmin Chen, Yunfei Xie, Hang Yu, Yahui Guo & Wenrong Yao

    食品标签

    畜肉 颜色与外观品质 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

    冻融循环会加速牛肉色泽劣变,表现为色泽b值升高、a值降低(P<0.05)。经第七次冻融后,牛肉汁液流失率最高达22%。横向弛豫时间T21与解冻损失率呈强相关性,说明T21组分水分是冻融过程中汁液流失的主要来源。竞争自适应重加权采样-偏最小二乘法(CARS-PLS)对冻融牛肉解冻损失率的预测效果最优,预测相关系数Rp为0.971,预测均方根误差RMSEP为1.436。此外,无信息变量消除-偏最小二乘法(UVE-PLS)对冻融牛肉色泽指标(Rp=0.932~0.994)及水分含量(Rp=0.928,RMSEP=0.582)均表现出良好预测效果。综上,本研究证实拉曼光谱结合多元校正方法,可对冻融牛肉的色泽及水分相关品质指标实现高效无损预测。

学术日历
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特刊征稿

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会议链接

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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