类目筛选(食品学者)
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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)
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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)
标签记录(计算机学者)
共 2456 条结果
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利用分子间电子转移效应构建石墨烯量子点比例荧光探头,实现日常饮品中奥氟沙星及其L-异构体的智能实时视觉检测
查看原文2023
Food Chemistry
中科院一区JCR一区Changxing Wang, Feifei Qin, Siyuan Tang, Xiaomeng Li, Tingting Li, Guoqiang Guo, Chenjie Gu, Xu Wang & Da Chen
食品标签
饮料 化学污染物计算机标签
智能手机/其他 定量预测/回归分析 可见光/RGB/视频数据智能实时传感器件的设计在医药监测领域具有重要意义,但仍面临极大挑战。本文报道了基于三掺杂石墨烯量子点(T-GQDs)构建的氧氟沙星(OFL)及其左旋异构体左氧氟沙星(LEV)比率荧光检测方法,借助分子间电子转移(分子间ET)效应,对氧氟沙星、左氧氟沙星的检出限低至46纳摩尔/67纳摩尔。加入氧氟沙星/左氧氟沙星后,静电键的形成为三掺杂石墨烯量子点边缘向氧氟沙星/左氧氟沙星的分子间电子转移提供了通道,进而使414纳米处荧光猝灭、498纳米处荧光增强。此外,可利用智能手机识别试纸与饮品样品的红绿蓝(RGB)色彩数值,实现对氧氟沙星和左氧氟沙星的可视化定量检测。该研究不仅揭示了比率检测的物理作用机理,还开发出一种便捷的氧氟沙星、左氧氟沙星智能手机检测诊断方法。
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利用太赫兹时域光谱法,在微波真空干燥牛肉和胡萝卜片期间,实时测量水分含量的现场间接测量
查看原文2023
Food Chemistry
中科院一区JCR一区Yuqiao Ren, Tong Lei & Da-Wen Sun
食品标签
畜肉 新鲜蔬菜 其他品质相关性质 过程监测与在线检测 常规理化指标测定 光谱/色谱/质谱等分析方法计算机标签
支持向量机 定量预测/回归分析 高光谱/多光谱光谱水分含量(MC)是食品干燥加工过程中的一项关键品质指标,但在加工过程中对产品动态水分含量进行原位无损检测仍存在较大挑战。本研究基于太赫兹时域光谱技术(THz-TDS),建立了一种原位间接检测方法,用于微波真空干燥(MVD)过程中食品水分含量的实时预测。在微波真空干燥过程中,太赫兹时域光谱仪通过聚乙烯气管持续采集干燥装置内动态水汽的太赫兹信号。对采集到的太赫兹光谱进行预处理后,分别采用支持向量回归、高斯过程回归与集成回归算法构建水分损耗预测校正模型,并依据水分损耗预测值计算样品实时水分含量。牛肉片与胡萝卜片的最优实时水分含量预测模型决定系数$R^2$达0.995,均方根误差RMSE为0.0162,剩余预测偏差RDP为22。该检测系统为微波真空干燥过程的干燥动力学研究提供了新方法,同时拓宽了太赫兹时域光谱技术在食品行业的应用范围。
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利用傅里叶变换红外光谱和质子转移反应质谱法检测掺假茶中的挥发性有机化合物
查看原文2023
Food Chemistry
中科院一区JCR一区Changshan Yang, Dandan Duan, Chunwang Dong, Chuanxia Li, Guanglin Li, Yunhai Zhou, Yifan Gu, Yachao Liu, Chunjiang Zhao & Daming Dong
食品标签
茶/茶饮料 特征风味 光谱/色谱/质谱等分析方法 风味组学计算机标签
分类/鉴别/等级评定 红外/拉曼光谱数据香气是评价茶叶品质的关键指标。不法商贩通常会向过期或劣质茶叶中添加香精以提升香气,从而谋取更高利润。传统理化检测方法耗时久、成本高。此外,近红外光谱、机器视觉等快速检测技术仅能检测茶叶中掺假的粉末状固体香精。本研究采用质子转移反应质谱(PTR-MS)与傅里叶变换红外光谱(FTIR)技术,对样品中的挥发性有机物(VOCs)进行检测,实现了对不同茶叶掺假液态香精的快速鉴别。质子转移反应质谱与傅里叶变换红外光谱的预测准确率分别达0.941和0.957以上,二者最低检出限均低于实际添加用量。本研究还结合两种技术的性能特征,探讨了其各自不同的应用场景。
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数据融合对提高橄榄油质量测量精度的影响
查看原文2023
Food Chemistry: X
中科院一区JCR一区Mohammad Reza Zarezadeh, Mohammad Aboonajmi & Mahdi Ghasemi-Varnamkhasti
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 其他理化与结构表征计算机标签
主成分分析/判别分析 其他深度学习结构 特征工程与选择策略 分类/鉴别/等级评定 时序传感器/物联网数据 多模态/融合数据 中等规模数据集橄榄油是最健康、最有营养的食用植物油之一,具有很高的掺假潜力。本研究通过融合电子鼻和超声波两种方法,采用六种不同的分类模型对橄榄油的掺假样品进行检测。样品分为六种掺假类别。电子鼻系统包括八种不同的传感器,超声波系统使用2 MHz探头进行透射式测量。采用主成分分析方法进行特征降维,并使用六种分类模型进行分类。结果表明,对分类影响最大的特征是“超声波振幅损失百分比”。研究发现,超声波系统的数据比电子鼻系统的数据更有效。结果显示,人工神经网络方法被认为是最高效的分类器,准确率最高(95.51%)。通过数据融合,所有分类模型的分类准确率均显著提高。
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基于单滴技术的金属表面奶粉乳糖预测:拉曼、FT-NIR和FT-MIR光谱成像对比
查看原文2023
Food Control
中科院一区JCR一区Vicky Caponigro, Federico Marini, Amalia G.M. Scannell, & Aoife A. Gowen
食品标签
乳粉 品质、结构与理化性质 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 定量预测/回归分析 红外/拉曼光谱数据本研究采用单液滴技术,对比拉曼光谱、傅里叶变换近红外(FT-NIR)及傅里叶变换中红外(FT-MIR)三种光谱成像技术,在不同金属基底上对全脂奶粉中乳糖浓度的定量检测效能。对样品进行干燥处理,可有效规避水分蒸发、油脂降解及胶束引起的散射等易导致检测结果失真的问题。光谱成像技术不仅能最大限度减少取样误差,还可表征样品内组分的空间分布差异。研究以预处理后图像的平均光谱数据为基础,构建偏最小二乘(PLS)回归模型,实现对乳糖浓度的定量预测。本研究分别构建拉曼光谱、FT-NIR(波数范围 5600–3730 cm⁻¹)、FT-MIR(波数范围 3533–600 cm⁻¹)单技术模型,以及融合三种光谱波段数据的组合模型,并对各模型性能展开对比分析。结果证实,无需添加标准参比物质,利用光谱成像技术即可实现乳糖的快速定量检测;其中,FT-MIR 光谱成像模型性能最优,预测均方根误差(RMSEP)低至 2.8 mg/mL,预测决定系数(R2)达 0.98。