类目筛选（食品学者）
清除筛选
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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）
清除筛选
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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）
清除全部筛选
标签记录（计算机学者）
共 364 条结果
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将近红外高光谱成像与机器学习和特征选择相结合：检测特级初榨橄榄油中掺入的低等级橄榄油和榛子油
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2024
Current Research in Food Science
中科院一区JCR一区
Derick Malavi, Katleen Raes & Sam Van Haute
食品标签
植物油 食品安全与风险评估 光谱/色谱/质谱等分析方法计算机标签
偏最小二乘法 支持向量机 随机森林 K-近邻 逻辑回归/贝叶斯 智能手机/其他 特征工程与选择策略 分类/鉴别/等级评定 高光谱/多光谱光谱检测特级初榨橄榄油（EVOO）中的掺假行为，对于化学成分相似的油类而言尤其具有挑战性。本研究应用近红外高光谱成像（NIR-HSI）和机器学习（ML）技术，检测不同浓度（1%、5%、10%、20%、40%和100% 质量比）的榛子油、精炼橄榄油和橄榄果渣油对特级初榨橄榄油的掺假情况。研究采用萨维茨基-戈莱滤波、一阶和二阶导数、多元散射校正（MSC）、标准正态变量（SNV）及其组合对光谱数据进行预处理，并通过主成分分析（PCA）降低数据维度。分类工作借助偏最小二乘判别分析（PLS-DA）和多种机器学习算法完成，包括k近邻（k-NN）、朴素贝叶斯、随机森林（RF）、支持向量机（SVM）和人工神经网络（ANN）。在区分纯特级初榨橄榄油、掺假物和掺假油时，PLS-DA、k-NN、RF、SVM、NB和ANN模型的准确率分别达到97.0–99.0%、96.2–100%、96.5–100%、98.6–99.5%、93.9–99.7%和99.2–100%。在二分类中，PLS-DA、RF、SVM和ANN的性能显著优于朴素贝叶斯（p < 0.05），马修斯相关系数（MCC）均超过0.90。除朴素贝叶斯外，所有二分类器在结合SNV/MSC、萨维茨基-戈莱平滑及导数处理后，在区分纯特级初榨橄榄油与掺假油时，准确率、灵敏度、特异性、F1分数、精确度和MCC均稳定达到满分（1.0）。使用全光谱的模型与基于关键变量选择的模型在性能上无显著差异（p > 0.05）。不过，PLS-DA和ANN的性能显著优于k-NN、RF和SVM（p < 0.05），其MCC值在0.95至1.00之间，表明分类性能更优。这些研究结果表明，将近红外高光谱成像与机器学习相结合，并辅以关键变量选择，有望为检测特级初榨橄榄油中的掺假行为以及打击橄榄油行业的欺诈活动提供一种有效、无损的解决方案。
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基于高光谱图像分析的泡菜发酵与质量特性化学计量学评估
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2024
Food Research International
中科院一区JCR一区
Ji-Young Choi, Minjung Lee, Minji Kim, Mi-Ai Lee, Sung Gi Min, Young Bae Chung, Ji-Hee Yang & Sung Hee Park
食品标签
蔬菜发酵制品 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 支持向量机 主成分分析/判别分析 特征工程与选择策略 定量预测/回归分析 高光谱/多光谱光谱泡菜是一种通过发酵蔬菜制成的韩国传统菜肴。发酵过程对于提升其在储藏期间的品质和风味至关重要。高光谱成像（HSI）和化学计量学方法，包括主成分分析（PCA）和二维相关光谱（2D-COS），结合偏最小二乘法（PLS）和支持向量回归（SVR），能够检测关键物理化学成分以及总可溶性固形物（TSS）、pH、可滴定酸度（TA）、盐度和乳酸菌（LAB）的变化。研究开发了多变量分析模型，利用全波段和特征波长以及预处理数据来预测质量特性。结果表明，使用全波段构建的PLS预测模型对TSS、盐度、pH、TA和LAB的预测残差比（RPD）值分别为1.57、2.33、2.79、2.91和2.73。基于PCA和2D-COS矩阵提取的特征波长（951、1020、1139、1174、1216、1321和1384 nm）建立的Savitzky-Golay一阶导数预处理SVR模型显示出最佳结果，并在预测pH（R2 = 0.9166， RPD = 3.281）和LAB数量（R2 = 0.8488， RPD = 2.466）方面提高了效率。此外，可视化过程准确描绘了不同时期泡菜各种质量指标的分布情况。这些结果表明，所提出的HSI策略成功地评估了泡菜的发酵程度。
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基于基因组的机器学习用于预测从鸡中分离的沙门菌的抗微生物药物抗性
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2024
LWT
中科院一区JCR一区
Edmund O. Benefo, Padmini Ramachandran, & Abani K. Pradhan
食品标签
禽肉 微生物安全 基因组学 其他特殊成分计算机标签
支持向量机 随机森林 梯度提升决策树 分类/鉴别/等级评定 组学数据抗微生物抗药性（AMR）仍然对公共健康构成严重威胁。AMR负担的增加是由农业中抗微生物制剂的滥用推动的。本研究的目的是开发一个基于基因组的机器学习模型，以预测从鸡肉中分离的沙门氏菌的抗微生物抗药性。将来自鸡肉的205株沙门氏菌分离株的基因组信息与其对阿莫西林-克拉维酸、氨苄青霉素、头孢噻肟、头孢曲松、磺胺异恶唑、链霉素、四环素和头孢西丁的AMR表型数据结合起来。使用四种机器学习算法，即逻辑提升（logit boost）、随机森林、支持向量机和极端梯度提升（extreme gradient boosting）对这些数据进行训练，以构建模型。对于每种抗菌药物，表现最佳的模型被用来预测来自鸡肉的另一组200个沙门氏菌分离株的AMR表型，并将预测结果与ResFinder的AMR表型预测进行了比较。机器学习模型在所有抗菌药物中表现出高敏感性（≥0.833）、特异性（≥0.833）和平衡准确性（≥0.866）。这些模型预测的耐药率从1%（头孢曲松）到65.5%（链霉素）不等。当将机器学习模型的AMR表型预测与ResFinder的预测进行比较时，本研究的预测准确率高（>95%）。
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集成机器学习作为一种数学方法，用于预测在高电压电场辅助下使用活性多孔电极去除大豆油中的色素和氧化指标
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2024
LWT
中科院一区JCR一区
Maryam Mousavifard, Elahe Abedi, & Kazem Alirezalu
食品标签
植物油 非热加工技术 颜色与外观品质 氧化、褐变等化学变化 常规理化指标测定 花青素与类胡萝卜素计算机标签
机器学习/统计学习 支持向量机 定量预测/回归分析多孔电极材料为电化学反应提供了较大的表面积，并有效促进离子传输。通过优化多孔电极的设计和性能，可以提升漂白性能。在本研究中，采用了三种机器学习 (ML) 算法，即支持向量回归、岭回归和决策树回归，用于预测不同高压电场辅助漂白 (HVEFAB) 条件下的漂白效率。随后，将这些模型的结果与通过前述算法组合创建的集成模型进行了比较，集成方法包括装袋（bagging）、提升（boosting）和堆叠（stacking）三种技术。随着电压的增加、电极表面的改性、阴阳极数量的变化以及惰性电解质的存在，叶绿素和类胡萝卜素的水平降低了。同时，红色和叶绿素的减少比黄色和类胡萝卜素的减少更显著。此外，应用 HVEFAB 可能降低极性化合物（如电极表面氧化化合物）的含量。基于 MSE、MAE 和 R² 指标，算法在预测输出 1（颜色指数）和 2（氧化指数）方面的效果可按以下顺序排列：Stacking > Boosting > Bagging > 决策树（DT）> 岭回归 > 支持向量回归（SVR）。研究结果表明，将这三种模型整合，主要通过 stacking 技术，显著提高了预测模型的准确性。与响应面法（RSM）相比，粒子群优化（PSO）和多项式回归代表了预测红色去除的更优模型。
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基于机器学习技术的油品掺假高光谱识别
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2024
Current Research in Food Science
中科院一区JCR一区
Muhammad Aqeel, Ahmad Sohaib, Muhammad Iqbal, Hafeez Ur Rehman & Furqan Rustam
食品标签
植物油 食品安全与风险评估 光谱/色谱/质谱等分析方法计算机标签
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 分类/鉴别/等级评定 高光谱/多光谱光谱食品掺假是一个全球性问题，因其潜在的健康风险而引起了安全机构的关注。检测和分类油脂掺假情况对消费者安全和食品行业的诚信至关重要。本研究探索了高光谱成像（HSI）分析技术，以识别不同阶段的劣质油脂掺假问题。研究使用非破坏性的HSI Specim Fx 10系统，提出了一种基于成像的精确且简便的欺诈检测与分类方法。研究对670个油脂样本进行了分析，其中包括纯油脂样本（杏仁油、芥末油、椰子油、橄榄油）和掺假油脂样本（葵花籽油、蓖麻油、液体石蜡）。通过Savitzky-Golay滤波器对图像进行预处理，以去除噪声并平滑光谱特征。研究采用了多种机器学习方法对油脂进行识别，包括支持向量机、逻辑回归、线性判别分析、随机森林、决策树、K近邻和朴素贝叶斯，其中线性判别分析在识别方面表现优异。研究计算了包括精确率、召回率、F1分数和总体准确率在内的性能参数。所提出的方法实现了100%的验证准确率，优于众多最先进的方法。本研究构建了一个用于有效检测油脂掺假的稳健流程，为食品安全和质量控制领域带来了重大进展。
