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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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 脂质与脂肪酸计算机标签
支持向量机 定量预测/回归分析 红外/拉曼光谱数据β- 胡萝卜素与油酸是区分 特级初榨橄榄油(EVOO) 与其他油脂的关键标志物。针对采用普通植物油掺加 β- 胡萝卜素冒充特级初榨橄榄油的掺假行为,本研究证实一种无创、无损的检测方法具备良好效果。本研究基于密度泛函理论(DFT)计算得到的 β- 胡萝卜素、油酸与亚油酸理论拉曼光谱,建立激光共聚焦拉曼技术,用以分析并对比特级初榨橄榄油与掺假植物油(SSO)间的分子差异。采用基于 支持向量回归(SVR) 的化学计量学方法,实现对调和模拟橄榄油中 β- 胡萝卜素的定量分析。研究独立配制 9 组不同体积比的样品,SVR 线性核函数测试集评价指标如下:均方根误差(RMSE)0.0653,决定系数(R²)0.9868。结果表明,激光共聚焦拉曼技术结合 DFT 理论拉曼光谱,可精准解析植物油组成,有效识别低成本仿冒橄榄油。
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使用比色IDA传感器阵列快速监测苹果醋发酵过程中总酸的动态变化
查看原文2022
Food Chemistry
中科院一区JCR一区Li Wang, Feng Xiong, Xingyi Huang, Joshua Harrington Aheto, Shanshan Yu, Yu Wang, Xiaorui Zhang & Yi Ren
食品标签
果蔬饮料 加工与新加工技术 品质、结构与理化性质 光谱/色谱/质谱等分析方法 酚酸类计算机标签
偏最小二乘法 支持向量机 深度学习 定量预测/回归分析本研究构建了一种比色传感阵列(CSA),用于发酵过程中苹果醋总酸含量的定量检测。该传感阵列基于指示剂置换法(IDA)合理设计,选取铜离子(Cu²⁺)、锌离子(Zn²⁺)和镍离子(Ni²⁺)三种金属离子作为有机酸的识别受体。时间稳定性测试结果表明,所制备的比色传感阵列具备良好的使用稳定性。研究采用三种定量模型,包括一种线性模型(偏最小二乘法,PLS)和两种非线性模型(支持向量回归,SVR;反向传播人工神经网络,BP-ANN),结合图像分析技术对苹果醋发酵液中的总酸含量进行预测。性能更优的支持向量回归模型的相关系数(RP)、预测均方根误差(RMSEP)及剩余预测偏差(RPD)分别为0.8708、0.0545和10.91。研究结果表明,该比色传感阵列在苹果醋发酵过程总酸含量的定量监测方面具备优异的应用潜力。
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利用原位拉曼光谱实时监测不同类型食用油的煎炸质量
查看原文2022
Food Control
中科院一区JCR一区Rafael C. Castro, David S.M. Ribeiro, João L.M. Santos, & Ricardo N.M.J. Páscoa
食品标签
植物油 传统热加工 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
偏最小二乘法 主成分分析/判别分析 定量预测/回归分析 红外/拉曼光谱数据食用油在高温环境下会发生多种化学反应,因此,建立一套快速、可靠、多参数、经济且环保的分析方法,对食用油品质进行实时监测具有重要意义。基于此,本研究聚焦拉曼光谱技术的应用,旨在对四种不同类型食用油(植物油、玉米油、花生油及葵花籽油)在 180℃条件下加热 16 小时的品质变化过程,开展原位实时监测。研究通过测定过氧化值、酸值及总极性化合物(TPC)三项指标,对食用油品质进行综合评估。实验共检测 68 个样本(每种食用油各 17 个),并采用主成分分析(PCA)和偏最小二乘(PLS)回归两种化学计量学方法,对采集的分析数据进行处理。研究以预测决定系数(R P2)、范围误差比(RER)及剩余预测偏差(RPD)为指标,对所构建的偏最小二乘模型的准确性进行评价。结果显示,该模型在酸值、过氧化值及总极性化合物检测中,分别取得了 12.8、9.3 和 16.5 的范围误差比值,以及 3.4、2.5 和 5.0 的剩余预测偏差值。所得结果的可靠性分析表明:用于酸值和总极性化合物检测的偏最小二乘模型,可直接应用于食用油的品质控制;而用于过氧化值检测的模型,仅适用于初步筛查。
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基于化学计量学方法定量解析海拔对小麦挥发性指纹图谱的影响
查看原文2022
Food Chemistry
中科院一区JCR一区Riccardo De Flaviis, Delvana Mutarutwa, Giampiero Sacchetti & Dino Mastrocola
食品标签
小麦 特征风味 光谱/色谱/质谱等分析方法计算机标签
偏最小二乘法 分类/鉴别/等级评定 定量预测/回归分析为应对气候变化,在高海拔地区种植农作物会使其挥发性有机化合物(VOCs)图谱发生改变。本研究分析了两年间种植于三个不同海拔、多个地块的普通小麦与硬粒小麦的 VOCs 图谱。偏最小二乘分析(PLS2)证实,海拔对 VOCs 变异的影响会被其他与海拔无关的因素(种植年份、品种、种植地块)所掩盖,该方法可将这一效应凸显出来。研究进一步以 VOCs 为自变量、海拔为因变量开展偏最小二乘分析(PLS1),筛选出可连续预测样品种植海拔的 VOCs 线性组合。筛选出的 VOCs 与生物胁迫、非生物胁迫及氧化应激相关,能够反映海拔升高所引起的小麦 VOCs 图谱变化。此外,普通小麦与硬粒小麦在高海拔环境下的胁迫响应存在差异。上述结果对小麦制品的分类与真伪鉴别具有重要参考价值。
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基于眼色的计算机视觉技术测定鲑鱼新鲜度
查看原文2022
Food Packaging and Shelf Life
中科院一区JCR一区Zhixin Jia, Meng Li, Ce Shi, Jiaran Zhang & Xinting Yang
食品标签
鱼肉 颜色与外观品质 过程监测与在线检测 常规理化指标测定 显微与成像技术计算机标签
支持向量机 智能手机/其他 定量预测/回归分析 可见光/RGB/视频数据为实现三文鱼新鲜度的无损检测与预测,本文基于鱼眼色泽特征研发了一种计算机视觉检测技术,可同步预测三文鱼在0℃贮藏过程中的多项新鲜度指标。通过图像处理算法对鱼眼图像的RGB、Lab及HSI色彩空间参数进行分析。研究表明,鱼眼色泽参数R、G、B、L、I以及色差ΔE与新鲜度指标存在相关性,据此构建了多元线性回归(MLR)模型与支持向量回归(SVR)模型。对比结果显示,多元线性回归模型的决定系数R²、F值更高,相对误差更低,整体性能优于支持向量回归模型。研究结果证实,利用计算机视觉技术检测鱼眼色泽参数,可实现0℃贮藏三文鱼新鲜度的无损、快速预测。