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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
化学污染物

标签记录(计算机学者)

暂无筛选

共 187 条结果

  • 机器学习辅助分子印迹 CeFeO3/CHIT 纳米复合材料选择性传感牛奶和果汁中的奥硝唑

    2026
    Food Control
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Rui Liu, Meng Han, Chaojun Zhang, Wein-Duo Yang, & Binqiao Ren

    食品标签

    液态乳 果蔬汁/浓缩汁 化学污染物 过程监测与在线检测 常规理化指标测定 碳水化合物与糖类

    计算机标签

    深度学习 随机森林 定量预测/回归分析 时序传感器/物联网数据

    食品中奥硝唑残留需要灵敏且具有选择性的分析方法。本研究开发了一种分子印迹 CeFeO3/壳聚糖纳米复合材料修饰玻碳电极,用于牛奶和橙汁中奥硝唑的电化学传感检测,并利用机器学习辅助预测和解释传感性能。MIP-CeFeO3/CHIT/GCE 传感器对奥硝唑表现出选择性识别能力,线性检测范围为 0.05-140 nM,检出限为 0.0143 nM。真实样品加标回收实验显示,牛奶中的回收率为 98.80%-102.83%,橙汁中的回收率为 99.30%-103.88%。研究采用人工神经网络、BP 神经网络、高斯过程回归、径向基函数和随机森林等机器学习模型,对电化学响应关系进行建模。GPR 对 pH、电位和电流之间的三维关系具有较强拟合能力,R2 达 0.9997,随机森林模型也表现出稳定预测性能。该研究表明,分子印迹电化学传感与机器学习结合可支持食品基质中药物残留的灵敏检测。

  • 机器学习增强型电化学传感平台用于食品样品中多种抗生素的同时检测

    2026
    Food Chemistry
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Ting Zhang, Yuan Sun, Xin Zhang, Wenyu Cui, & Rui Liu

    食品标签

    液态乳 蜂蜜等天然糖 化学污染物 光谱/色谱/质谱等分析方法 其他特殊成分

    计算机标签

    机器学习/统计学习 定量预测/回归分析 时序传感器/物联网数据

    食品中抗生素残留的日益普遍对全球公共健康构成了重大威胁。为应对这一关键问题,我们开发了一种新型人工神经网络(ANN)增强的电化学传感器,该传感器基于ZIF-8/MnMoO4/MWCNTs修饰的玻碳电极(GCE),具有高灵敏度,可实现复杂食品基质中氯霉素(CAP)、呋喃唑酮(NFZ)和甲硝唑(MNZ)的同时检测。该传感器表现出优异的分析性能,检测线性范围宽(0.005 - 00.00 μM),检测下限极低,分别为0.08 μM(CAP)、0.29 μM(NFZ)和0.23 μM(MNZ)。值得注意的是,通过良好分离的氧化峰实现了高选择性,而且共存物质的干扰可忽略不计(在牛奶和蜂蜜样品中进行的实验得到了可靠的结果,回收率在90.0%至110.0%之间,相对标准偏差(RSD)低于4.07%,这证实了该传感器在实际食品基质检测中的适用性)。为了进一步提高分析性能,采用了机器学习(ML)模型来优化检测参数并提高预测准确性。具体而言,利用了反向传播人工神经网络(BP-ANN)进行信号解析,实现了超过93%的预测准确率,并显著降低了回归误差。总体而言,这种智能电化学传感器在实际食品样品分析中表现出稳健的性能,突显了其作为未来多种抗生素残留食品安全监测实用平台的巨大潜力。

  • 基于机器学习的比色和表面增强拉曼散射的双模侧流免疫分析,用于灵敏且同时检测洛美沙星、氧氟沙星和贝沙沙星的残留

    2026
    Food Chemistry
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Minghui Li, Daqi Chen, Yuhuai Guo, Tianxu Li, Wenjie Guo, Rui Feng, Dien Shao, Ziqi Jiang, Ye Li, & Jie Zan

    食品标签

    液态乳 化学污染物 光谱/色谱/质谱等分析方法 其他特殊成分

    计算机标签

    机器学习/统计学习 定量预测/回归分析 红外/拉曼光谱数据

    食品基质中残留的喹诺酮类抗生素(洛美沙星 [LOM]、氧氟沙星 [OFL]、吡氟沙星 [PEF])由于生物累积和毒性而对公共健康构成显著风险,因此需要比传统实验室技术具有更高灵敏度的现场可用方法。我们开发了一种双模态侧向流免疫分析(LFIA),将抗体偶联的Au@4-ATP@AgNPs纳米探针与机器学习(ML)增强的多峰表面增强拉曼散射(SERS)分析(1071、1142、1392、1442、1576 cm^-1)结合,用于牛奶中残留物的同时定量。结果显示,双模 SERS-LFIA 平台在检测限(LOD)方面分别达到 2.94 pg/mL(LOM)、264 pg/mL(OFL)和 1.05 ng/mL(PEF),相比传统比色 LFIA(CM-LFIA)分别提高了 330 倍、946 倍和 476 倍,在复杂乳制品基质中的回收率为 83.2-118.1%,重复性(CV < 13%)良好。基于机器学习的多峰分析将定量误差从单峰校准的高估 21 倍减少至 13 倍。总体而言,该机器学习集成 SERS-LFIA 在乳制品喹诺酮残留监测中实现了前所未有的灵敏度、准确性和现场可操作性。

  • PA/PE 薄膜厚度对高光谱成像和机器学习模型预测真空包装猪肉香肠残留亚硝酸盐性能的影响

    2026
    Food Control
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Woo-Young Son, Mun-Hye Kang, Jun Hwang, Ji-Han Kim, & Hyun-Wook Kim

    食品标签

    生物基/可降解材料 化学污染物 氧化、褐变等化学变化 光谱/色谱/质谱等分析方法 显微与成像技术 其他特殊成分

    计算机标签

    梯度提升决策树 模型可解释性 定量预测/回归分析 高光谱/多光谱光谱 红外/拉曼光谱数据

    加工肉制品中残留亚硝酸盐的非侵入式预测对于提升食品安全和实现智能制造系统十分关键。本研究评估近红外高光谱成像结合机器学习预测不同厚度聚酰胺/聚乙烯薄膜真空包装乳化猪肉香肠中残留亚硝酸盐含量的可行性。香肠配方中添加 0、150 和 300 mg/kg 亚硝酸钠,并在 900-1700 nm 范围内采集 HSI 数据。研究在约 1080 和 1280 nm 处观察到明显光谱差异,这被解释为与香肠基质中亚硝酸盐相关变化的间接标志,尤其与水合相关和脂质相关分子环境有关。研究建立了 CATBoost、LightGBM 和 XGBoost 三种基于梯度提升的集成模型,其中 CATBoost 预测精度最高,R2P = 0.969。值得注意的是,在测试范围内,PA/PE 薄膜厚度变化并未显著影响光谱特征或模型性能。此外,像素级预测和高光谱重映射可直观展示香肠样品中残留亚硝酸盐的空间分布。结果表明,HSI 结合适当机器学习算法能够可靠预测真空包装肉制品中的残留亚硝酸盐,且不受包装膜厚度影响。后续仍需在更多产品类型和加工条件下验证,以促进该无损质量评估方法的工业应用。

  • 建立信任:农业应用中人工智能和机器学习的验证

    2026
    Journal of Agricultural and Food Chemistry
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Leah S. Riter, Rachelle J. Bienstock, & William O’Sullivan

    食品标签

    复合/即食/餐饮食品 化学污染物 标准/法规/数据库分析 其他特殊成分

    计算机标签

    机器学习/统计学习 定量预测/回归分析 时序传感器/物联网数据 文本/知识库/法规数据

    在 2025 年 ACS 秋季会议上,农用化学品和化学信息联合专题会召集国际专家,讨论人工智能和机器学习融入农业科学的机遇与挑战。AI 和 ML 正通过作物产量与农药残留预测建模、遥感与精准农业、自动表型分析、决策支持系统和供应链优化改变农业。文章强调,可信 AI 依赖严格的数据整理、透明的数据实践、可复现工作流、适当的验证指标和监管整合。FAIR 数据原则、DAMA-DMBOK 数据管理框架以及 TensorFlow、PyTorch 和 Scikit-learn 等常用机器学习平台可支持可靠模型开发。文章围绕数据基础设施、产品发现、模型验证和文档记录等方面展开讨论,认为这些实践是建立农业和食品系统中 AI/ML 应用信任基础的关键。

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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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