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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)

深度学习

共 339 条结果

  • 通过多因素分析与建模控制金华火腿中组织蛋白酶B的活性

    2023
    Food Control
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Shiqi Hu, Xinglian Xu, Wangang Zhang, Chunbao Li, & Guanghong Zhou

    食品标签

    肉类发酵制品 传统热加工 发酵工艺与动力学

    计算机标签

    深度学习 定量预测/回归分析

    金华火腿中组织蛋白酶 B 的活性受多种加工参数影响,本研究采用多层人工神经网络(ANN)对这些影响因素展开探究与定量分析。加工温度、pH 值及氯化钠含量是影响火腿品质的关键因素,研究探讨了单因素效应及两因素或三因素间的多元交互作用。基于所构建的人工神经网络模型,研究进一步表征了组织蛋白酶 B 的实际酶活性。结果表明,高温(高于 60℃)、碱性环境或钠离子(Na +)的添加均会显著降低该酶活性(p<0.05);酶活性的最优条件为温度 40℃、pH 值 6.0。当温度为 20℃或 pH 值处于 6.5~7.0 区间时,氯化钠的存在会导致酶活性不稳定,这表明温度、pH 值与氯化钠含量三者之间存在极显著的交互作用(p<0.01)。此外,人工神经网络模型的预测值与真实值拟合度良好,相关系数达 0.98468;该模型还补充揭示了浓度在 0.4~0.6 mol/L 范围内的氯化钠对组织蛋白酶 B 活性的作用规律。本研究结果可为金华火腿的生产实践,以及组织蛋白酶 B 的构效关系研究提供参考。

  • 乳业4.0的诞生:在牛奶及其衍生品生产中采用第四次工业革命技术的机遇与挑战

    2023
    Current Research in Food Science
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Abdo Hassoun, Guillermo Garcia-Garcia, Hana Trollman, Sandeep Jagtap, Carlos Parra-López, Janna Cropotova, Zuhaib Bhat, Piera Centobelli & Abderrahmane Aït-Kaddour

    食品标签

    乳及乳制品 过程控制与数字化

    计算机标签

    机器学习/统计学习 深度学习

    拥抱创新和新兴技术对于应对包括乳制品行业在内的许多食品行业当前面临的全球挑战变得日益重要。越来越多的文献表明,采用第四次工业革命(即工业4.0)的技术有望在食品制造业的多个领域带来突破和新见解,并开启发展机遇。本文探讨了工业4.0创新在乳制品行业应用的现有知识以及近期趋势和进展。首先,介绍了受工业4.0启发的“乳制品4.0”概念,并确定了其使能技术。其次,列举了乳制品4.0技术在牛奶及其衍生产品中应用的相关示例。最后,给出了结论和未来展望。结果表明,机器人技术、3D打印、人工智能、物联网、大数据和区块链是乳制品4.0的主要使能技术。从农场到餐桌,这些先进技术正逐步在乳制品行业得到采用,给牛奶、奶酪和其他乳制品的生产带来重大而深远的变革。预计在不久的将来,新的数字创新将会涌现,乳制品4.0技术的应用可能会进一步扩大,从而实现这一充满活力的食品行业更高程度的自动化和优化。

  • 基于二维相关光谱和深度学习的高质量麦卢卡蜂蜜中廉价蜂蜜掺假的定量分析

    2023
    Food Control
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Xijun Wu, Baoran Xu, Hao Luo, Renqi Ma, Zherui Du, Xin Zhang, Hailong Liu, & Yungang Zhang

    食品标签

    蜂蜜等天然糖 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

    深度学习 偏最小二乘法 卷积神经网络 定量预测/回归分析 可见光/RGB/视频数据 红外/拉曼光谱数据

    在高价值蜂蜜中掺入廉价蜂蜜的行为,不仅会危害消费者健康,其检测工作也具有较大挑战性。本研究提出一种快速、无损且经济高效的光谱检测策略,该策略基于拉曼光谱的二维相关光谱(2D-COS)技术,结合多种深度学习方法,实现蜂蜜掺假的定量检测。研究采集了麦卢卡蜂蜜、洋槐蜂蜜及多花种蜂蜜的 700 条拉曼光谱,并据此生成对应的同步二维相关光谱、异步二维相关光谱及积分相关光谱。通过 t 分布随机邻域嵌入算法(t-SNE)与偏最小二乘回归算法(PLSR),对同一样品的一维拉曼光谱数据与二维相关光谱图像数据集进行对比分析,结果表明二维相关光谱技术能够凸显样品的复杂指纹特征,进而提升光谱表征能力。对比不同建模方案后发现,同步二维相关光谱结合深度残差收缩网络(DRSN)的模型性能最优:其对麦卢卡蜂蜜掺假定量预测的均方根误差(RMSEP)为 3.1166,对洋槐蜂蜜掺假定量预测的均方根误差为 2.3188。该光谱检测方法的优异性能,足以实现对廉价蜂蜜掺假行为的精准定量。本研究为蜂蜜掺假检测提供了一种新型技术方案,有助于高价值蜂蜜产品的真伪鉴别。

  • 人工智能辅助脂肪酶生产与工程改造以提升酶学性能

    2023
    Journal of Agricultural and Food Chemistry
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Feiyin Ge, Gang Chen, Minjing Qian, Cheng Xu, Jiao Liu, Jiaqi Cao, Xinchao Li, Die Hu, Yangsen Xu, Ya Xin, Dianlong Wang, Jia Zhou, Hao Shi, & Zhongbiao Tan

    食品标签

    复合/即食/餐饮食品 营养与生物功能 加工与新加工技术 蛋白质与氨基酸

    计算机标签

    深度学习 设计/生成与推荐

    随着人工智能的发展,用于酶工程的定制化方法得到广泛扩展。基于优化网络模型的方案已用于预测和优化脂肪酶产量及其催化活性、稳定性和底物特异性等性质。本文从优势和局限两方面综述了用于脂肪酶预测与改造的不同网络模型和算法,重点关注基于 AI 的脂肪酶改造方法与案例。不同神经网络结合多种算法通常用于通过优化脂肪酶生产的外部培养条件来预测最高产量,另一些研究则用于预测影响脂肪酶性质的分子变异。然而,直接利用 AI 通过影响酶结构来工程化脂肪酶的研究仍较少,相关研究空白有待进一步探索。文章还展望了 AI 在酶尤其是脂肪酶工程中的应用前景,以支持酶重设计和新型功能生物催化剂开发。该综述为开发有效、创新的 AI 工具以促进脂肪酶生产、工程改造及其在食品工业和生物质转化中的应用提供了新视角。

  • 基于智能手机图像分析的荧光检测四环素,利用机器学习

    2023
    Food Chemistry
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Maryam Mousavizadegan, Morteza Hosseini, Mahsa N. Sheikholeslami, Yalda Hamidpanah & Mohammad Reza Ganjali

    食品标签

    液态乳 化学污染物 显微与成像技术

    计算机标签

    智能手机/其他 深度学习 分类/鉴别/等级评定 可见光/RGB/视频数据

    四环素(TC)被广泛用作兽药,因此对其检测具有极高的重要性。本研究旨在开发一种四环素快速检测方法。为此,研究合成了牛血清白蛋白保护的金/银双金属纳米团簇(BSA-BMNCs),用于检测水体和牛奶中的四环素。随着四环素浓度升高,四环素与牛血清白蛋白发生相互作用,使双金属纳米团簇的荧光发射由红色向黄色偏移。使用多款智能手机采集传感平台图像,提取图像颜色与纹理信息,构建水体和牛奶样品的训练数据集。利用该数据集对机器学习算法进行训练,分别建立适用于水体样品的装袋-人工神经网络模型(决定系数R²=0.994,标准化均方根误差NRMSE=0.078)与适用于牛奶样品的装袋-决策树模型(决定系数R²=0.999,标准化均方根误差NRMSE=0.027)。本研究证实,机器学习算法可有效应用于食品分析物快速检测传感器的研发。

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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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