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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)

暂无筛选

共 2456 条结果

  • 基于酶促金纳米星生长与智能手机读出的高分辨率比色免疫分析用于酪胺检测

    2022
    Food Chemistry
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Lin Luo, Shuang-Zi Luo, Bao-Zhu Jia, Wen-Feng Zhang, Hong Wang, Xiao-Qun Wei, Yu-Dong Shen, Hong-Tao Lei, Zhen-Lin Xu & Jin-Yi Yang

    食品标签

    畜肉 液态乳 食品安全与风险评估 显微与成像技术

    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

    本研究通过全新半抗原设计,制备了特异性针对酪胺的单克隆抗体。在此抗体基础上,将酶促多色显色反应与智能手机辅助信号读取相结合,建立了一种高分辨率多色比色免疫分析法,用于酪胺检测。该体系的多色显色,源于碱性磷酸酶调控金纳米星生长,进而改变金纳米结构的局域表面等离子体共振吸收峰位置。借助智能手机拍摄检测液图像,配合颜色识别软件分析图像的红 / 蓝通道数值,即可实现酪胺的定量检测。该免疫分析法对牛肉、猪肉和酸奶中酪胺的检出限为 19.7 mg/kg(或 mg/L),平均加标回收率在83%~103%之间;经高效液相色谱法验证,检测结果准确可靠。综上,所建立的免疫分析方法为酪胺的现场快速检测提供了极具应用前景的技术平台。

  • 利用卷积神经网络捕捉特级初榨橄榄油液滴膨胀以量化掺假

    2022
    Food Chemistry
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Sandra Pradana-Lopez, Ana M. Perez-Calabuig, John C. Cancilla, Yolanda Garcia-Rodriguez & José S. Torrecilla

    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

    卷积神经网络 分类/鉴别/等级评定 可见光/RGB/视频数据

    本研究采集了 5 类特级初榨橄榄油(EVOO) 共计 302000 余张图像,用于训练和验证一套基于卷积神经网络(CNN)的分类识别系统。此外,本研究还训练了可比的深度学习模型,用于检测并定量分析上述特级初榨橄榄油中掺入其他植物油的掺伪情况。本研究共测试三组 CNN 模型,分别用于:(i) 全部特级初榨橄榄油的品类分类;(ii) 对每一类橄榄油单独进行掺伪样品检测与掺伪量定量;(iii) 将所有品类橄榄油合并,构建一体化定量 CNN 的通用模型。最后一种模型采用从原始数据库中预先独立分出的 30195 张图像完成验证,结果显示,该算法可对 5 类橄榄油及其对应掺伪浓度实现有效检测与精准分类,总识别准确率>96%。综上,基于 CNN 的橄榄油液滴图像分析已被证实是一种可靠的橄榄油品质质控手段,可供生产商、分销商乃至终端消费者使用,助力橄榄油掺伪行为的甄别定位。

  • 酚酸/醛对甘蔗中主要花色苷Cyanidin-3-O-葡萄糖苷颜色增强的影响

    2022
    Food Chemistry
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Zhengming Xu, Chengtao Wang, Huaifeng Yan, Zhengang Zhao, Lijun You & Chi-Tang Ho

    食品标签

    新鲜水果 品质、结构与理化性质 光谱/色谱/质谱等分析方法 花青素与类胡萝卜素

    计算机标签

    机器学习/统计学习 定量预测/回归分析

    甘蔗中含有多种花青素,这些物质是甘蔗呈现出不同色泽的原因。本研究探究了酚酸 / 醛类物质(阿魏酸、香草酸、对香豆酸、丁香醛和香草醛)对甘蔗中主要花青素 ——矢车菊素 - 3-O - 葡萄糖苷的增色效应。矢车菊素 - 3-O - 葡萄糖苷的增色效果(包括增色效应与红移现象)受酚酸 / 醛类物质的温度和浓度影响。通过各项热力学参数(吉布斯自由能变ΔG0、焓变ΔH0、熵变ΔS0)分析可知,该反应为自发的放热反应。量子化学计算揭示了各物质间的分子间相互作用差异。原子分子相互作用拓扑分析(AIM)表明,氢键和范德华力的共同作用是产生增色效果的关键原因。利用超高效液相色谱 - 电喷雾电离 - 四极杆飞行时间串联质谱(UPLC-ESI-QTOF-MS/MS)鉴定发现,贮藏期间矢车菊素 - 3-O - 葡萄糖苷分别与阿魏酸、对香豆酸反应生成的吡喃花青素产物,为矢车菊素 - 3-O - 葡萄糖苷 - 乙烯基苯酚和矢车菊素 - 3-O - 葡萄糖苷 - 乙烯基愈创木酚。阿魏酸 / 对香豆酸芳香环上的供电子取代基可稳定反应过程中生成的碳正离子中间体。吡喃环结构发生脱羧反应并进一步氧化为芳香杂环后,最终生成目标产物。

  • 利用在线拉曼光谱建立检测牛奶加工过程偏离标准的新方法

    2022
    Food Control
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Pegah Sadeghi Vasafi, Jörg Hinrichs, & Bernd Hitzmann

    食品标签

    液态乳 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

    机器学习/统计学习 主成分分析/判别分析 分类/鉴别/等级评定 红外/拉曼光谱数据

    管控乳品加工工序是一项至关重要的工作,因其直接影响最终产品的品质与安全。本研究采用拉曼光谱仪,结合主成分分析与回归、高斯过程回归及自动编码器等多种分析技术,旨在建立一种精准方法,用于检测加工过程中偏离标准工序的异常情况。实验以温度 10℃、脂肪含量 5% 的乳品作为基准样品,采用温控流通池以旁路取样方式开展在线检测。结果显示,主成分回归模型无法实现对工序偏差的有效预测;而高斯过程回归与自动编码器模型均能精准识别以下异常情形:添加 5% 水分或清洗剂、脂肪含量偏差 0.1%、检测温度波动 5℃。综上,两种模型均展现出良好的应用前景。相较而言,自动编码器模型经一次训练即可直接投入在线监测使用,能够快速识别加工过程中的异常变化,助力企业及时采取应对措施。

  • KNN算法与多元分析法筛选和分类淀粉膜

    2022
    Food Packaging and Shelf Life
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Mauricio Madson dos Santos Freitas, Jhonatas Rodrigues Barbosa, Emily Marry dos Santos Martins, Luiza Helena da Silva Martins, Fabricio de Souza Farias, Lúcia de Fátima Henriques Lourenço & Natácia da Silva e Silva

    食品标签

    生物基/可降解材料 包装设计与机械性能 过程优化与控制策略 理化与结构表征

    计算机标签

    K-近邻 主成分分析/判别分析 分类/鉴别/等级评定 质构/流变/感官数据 小规模数据集

    可生物降解淀粉膜作为初级食品包装具有广阔前景,而k近邻算法能够根据预设参数对其进行筛选和分类。本研究表明,KNN算法和主成分分析是分类和筛选可生物降解淀粉包装的有效工具。采用流延法,使用来自不同植物来源的淀粉制备了十二种可生物降解薄膜。KNN分析评估了厚度、水蒸气透过率、拉伸强度、断裂伸长率、水分活度、透明度和不透明度等数据,构建了一个包含36个样本的信息库。制得的可生物降解薄膜视觉上均匀、透明、无变形且易于处理。其中,配方(木薯5%)被分类为最佳薄膜,其性能参数为:WVP 1.21 x 10^-10 (g.m^-1.s^-1.Pa^-1),TS 2.34 (MPa),厚度0.193 (mm),Aw 0.408,透明度0.55,不透明度0.63。KNN算法和主成分分析是分类和筛选可生物降解淀粉薄膜的先进工具。

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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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