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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)

可见光/RGB/视频数据

共 393 条结果

  • 基于Sim-MST++高光谱图像重建的哈密瓜早期霉变低成本检测方法

    2025
    Food Control
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Fujia Dong, Ying Xu, Benxue Ma, Fumin Dang, Yujie Li, Minghui Zhang, Fan Wu & Guowei Yu

    食品标签

    新鲜水果 微生物安全 光谱/色谱/质谱等分析方法

    计算机标签

    卷积神经网络 缺陷/异物检测与定位 可见光/RGB/视频数据 高光谱/多光谱光谱

    由病原微生物引起的采后病害是导致水果腐败的主要原因。早期霉变检测对于预防和控制腐败至关重要。随着大数据和深度学习的快速发展,利用RGB图像重建高光谱图像(HSI)为农业和生物产品的低成本、快速检测提供了新的解决方案。本研究探讨了RGB-to-HSI在检测哈密瓜被 Fusarium equiseti 侵染的早期霉变方面的可行性。引入了二维相关光谱分析来提取13个通道的敏感光谱变量。此外,通过多变量可视化评估了改进的Sim-MST++算法和11种先进重建算法的有效性。使用SSIM和t-SNE评估了重建的一致性。提出了综合质量属性系统(PSNR-Params-FLOPS)来确定最佳重建模型。此外,建立了3D-DACNN(三维扩张注意力卷积神经网络)用于检测哈密瓜的早期霉变。结果表明,Sim-MST++优于其他重建模型,其MRAE、RMSE、PSNR和SSIM值分别为0.0446、0.0158、36.270 dB和0.9333。同时,基于Sim-MST++重建数据集的分类模型达到了92%的准确率。这些发现为基于高光谱图像重建的农产品质量与安全检测提供了一种新方法。

  • 低成本机器学习集成光学分光光度计用于无损色彩和保质期分析:切片面包的研究

    2025
    Food Chemistry
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Deblu Sahu, Sampurna Ghosh, Sivaraman Jayaraman, Bala Chakravarthy Neelapu & Kunal Pal

    食品标签

    面包 货架期预测与品质劣变动力学 微生物安全 常规理化指标测定 光谱/色谱/质谱等分析方法 微生物计数与生长曲线

    计算机标签

    支持向量机 梯度提升决策树 分类/鉴别/等级评定 定量预测/回归分析 可见光/RGB/视频数据

    监测物理颜色和光谱特征对于早期检测易腐食品中的变质至关重要。本研究引入了一种成本效益高、支持机器学习(ML)的分光光度计,用于非破坏性地检测切片面包的变质。开发了人工神经网络,能够准确预测RGB值的反射光谱(340–750纳米)。保存期通过总平板计数(TPC)以及颜色和光谱数据进行评估。结果显示第8天和第10天样本的TPC显著增加,标记为腐败。颜色分析显示第4天后L值显著下降,8天后a和b位移,表明微生物生长。色度图显示第10天时呈绿色调。光谱数据保持稳定直到第4天,随后第6天起在525至619海里之间下降。机器学习模型,尤其是梯度增强树和支持向量机(SVM),有效地对样本进行了分类,SVM在测试中获得了最高的F1分数(95.84%)。这些结果凸显了将低成本光学技术与机器学习模型整合进行无损食品变质检测的潜力,在食品安全和保质期监测方面具有前景。

  • 便携式智能手机辅助的Tb/Eu-MOF琼脂切片探针用于视觉检测氟喹诺酮

    2025
    Food Chemistry
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Liwei Cui, Yiqian Zhang, Weifeng Chen, Jingyi Liu, Heli Zhang, Hongshuai Zhu, Jian Zou & Weidan Chang

    食品标签

    其他肉与水产品 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 可见光/RGB/视频数据

    氟喹诺酮类(FQ)的广泛使用会导致食物残渣,这对人体健康构成重大风险。基于Tb/Eu-MOF纳米材料的便携式智能手机辅助检测平台已建立,用于检测FQs,其中enrofloxacin(ENR)作为代表性样本。合成了五个具有不同双金属比例的Tb/Eu-MOF,其中Tb/Eu-MOFs(3:1)作为最佳传感元件。Tb/Eu-MOF 纳米材料悬浮液因荧光共振能量转移与 ENR 发生了从橙红色变浅黄色的变化,达到 0.004 μM 的 LOD,宽线性范围为 0.005–25 μM。Tb/Eu-MOF被整合进琼脂切片中,并与智能手机结合检测以提高便携性。开发了基于智能手机的琼脂切片平台,线性范围为5–150微米,LOD为4.7微米。该检测平台为FQs检测提供了创新、低成本且便携的方法。

  • 基于智能手机的荧光Eu/Ce-MOFs水凝胶传感器,利用机器学习辅助,实现四环素的灵敏和视觉检测

    2025
    Food Chemistry
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Mingsha Jie, Amei Zhu, Jiaxin He, Bingxue Liu, Xiaoyue Yue, Zeyu Xu & Yanhong Bai

    食品标签

    畜肉 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 可见光/RGB/视频数据

    四环素(TCs)的过度使用对人体健康构成重大威胁,因此需要开发便捷、快速且智能的检测方法来监测食品中四环素残留物。本研究提出了一种异质结构的Eu/Ce-MOFs比例荧光传感器。该传感器在TCs检测方面表现出极佳的稳定性和高精度,四环素(TC)检测限为73.0 nmol/L,OTC为51.7 nmol/L,盐酸多西环素(DOX)为54.9 nmol/L。Eu/Ce-MOFs比例荧光传感器成功定量猪肉和牛奶样品中的TC、OTC和DOX,并实现了89.3%至112.9%的满意回收率。此外,开发了集成机器学习算法的水凝胶视觉感知平台,显著提升了TC、OTC和DOX的检测精度。通过结合智能手机成像与机器学习算法,这一视觉感知平台为TCs分析提供了可靠的方法。

  • 通过智能手机辅助的比比荧光平台与铈-镍双金属纳米簇检测多西环素

    2025
    Food Chemistry
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Hui Chen, Hanyu Yang, Yi Zheng, Yingying Li, Jie Hu, Xiupei Yang & Yating Yang

    食品标签

    鱼肉 液态乳 化学污染物 显微与成像技术 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 可见光/RGB/视频数据

    四环素抗生素(如多西环素DOX)在动物来源食品中积累,当浓度过高时对人体健康构成相当大风险。本研究引入了利用卵白蛋白稳定的铈-镍双金属纳米簇(OVA-Ce/Ni NCs)检测DOX的比分荧光传感器。该传感器利用卵白蛋白对DOX的敏化效应,导致荧光峰值在510 nm,而其固有的蓝色荧光在420 nm处逐渐消灭。在最佳条件下,OVA-Ce/Ni NCs传感器对DOX的线性响应范围为0.2–80微米,检测极限极低,仅为51 nM。该传感器对DOX表现出极佳的选择性,并成功应用于牛奶和鱼类样本中的DOX检测。此外,智能手机辅助检测促进了DOX的视觉识别。本研究展示了一种高度敏感且选择性地检测动物衍生食品中DOX的方法,对污染物的鉴定和控制具有潜在意义。

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2026.12.01

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动物源性食品风味与AI

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