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 91 条结果
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支持机器学习的attapulgite/聚酰亚胺纳米纤维复合气凝胶比色传感器阵列,用于巴尔萨鱼鲜度的实时监测
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Food Chemistry
中科院一区JCR一区Jiankun Cao, Yumo Chen, Xinyang Su, Zhiqiang Wang & Hongyuan Yan
食品标签
鱼肉 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 偏最小二乘法 随机森林 主成分分析/判别分析 分类/鉴别/等级评定 时序传感器/物联网数据本文采用静电纺丝与冷冻干燥技术,制备了负载多种酸碱指示剂的凹凸棒石/聚酰亚胺纳米纤维复合气凝胶(ATP/PI NFAs),并对其制备及应用展开研究。对该凹凸棒石/聚酰亚胺纳米纤维复合气凝胶进行详细表征后发现,其具有三维多级孔结构,可促进目标气体分子的传质过程,并增强其与探针分子间的相互作用。研究借助机器学习方法,构建了基于凹凸棒石/聚酰亚胺纳米纤维复合气凝胶的比色传感器阵列,可实现对巴沙鱼新鲜度的实时检测。通过主成分分析与随机森林算法筛选出对新鲜度变化敏感的颜色特征,建立偏最小二乘回归与随机森林回归模型,实现了对巴沙鱼挥发性盐基氮含量的预测。经国家标准方法验证,该检测体系具备良好的准确度与实际应用价值。将高性能凹凸棒石/聚酰亚胺纳米纤维复合气凝胶基比色传感器阵列与稳健的机器学习模型相结合,为食品安全检测领域提供了新的研究思路与技术途径。
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基于G-四链体DNA酶的生物催化与智能电磁驱动微流控芯片联用技术用于四环素检测
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Journal of Agricultural and Food Chemistry
中科院一区JCR一区Li Wang, Wanwan Wang, Shumin Zhang, Jie Wei, Qingmin Chen, Tianhui Jiao, Anhui Lin, Quansheng Chen & Xiao-Mei Chen
食品标签
鱼肉 化学污染物 过程监测与在线检测 光谱/色谱/质谱等分析方法 其他统计建模方法 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/视频数据本研究开发了一种智能电磁驱动微流控芯片,集成G-四链体DNA酶生物催化平台,用于四环素(TC)的快速灵敏检测。该传感系统通过荧光磁性碳点(M-CDs)的内滤效应和动态猝灭(激发/发射波长350/440 nm)实现TC信号响应,随后M-CDs-适配体上的G-四链体与血红素结合形成DNA酶,催化显色底物产生比色信号。微流控芯片通过编程控制磁性材料在功能槽中的穿梭,实现自动化检测。荧光法和比色法的检测限分别为11 μmol/L和43 μmol/L,罗非鱼样本的检测结果与高效液相色谱法一致。该平台为食品和环境中的痕量污染物检测提供了便携式智能解决方案。
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探索关键质量指标,并开发利用近红外光谱法评估海鲈(Lateolabrax japonicus)质量评估的无损检测方法
查看原文2025
Food Chemistry
中科院一区JCR一区Ting Ma, Hong Lin, Limin Cao, Jianxin Sui, Qing Wang & Kaiqiang Wang
食品标签
鱼肉 品质、结构与理化性质 光谱/色谱/质谱等分析方法 蛋白质与氨基酸计算机标签
偏最小二乘法 主成分分析/判别分析 分类/鉴别/等级评定 定量预测/回归分析 红外/拉曼光谱数据本研究采用化学计量学方法,探究花鲈(Lateolabrax japonicus)感官评价与理化指标之间的关联。通过主成分分析、聚类分析及皮尔逊相关性分析,筛选出三项关键指标:蛋白质含量、b值和肥满度。利用灰色关联分析法对这三项核心品质指标进行权重赋值,构建得到花鲈品质综合评价模型:Y = 0.911 × 蛋白质(g/100 g) + 0.742 × b值 + 0.747 × 肥满度。此外,研究将近红外光谱技术与化学计量学相结合用于花鲈品质评价,借助正交偏最小二乘判别分析可精准区分不同产地的花鲈。针对关键品质指标蛋白质含量建立偏最小二乘回归预测模型,其决定系数R²P达0.926。本研究为开发水产品品质快速、经济且可靠的检测评价方法提供了新思路。
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机器学习为肉类样品中组胺测量的稳定电化学生物传感器提供了一个步骤
查看原文2025
LWT
中科院一区JCR一区Seyed Mahdi Mousavi, Keyvan Asefpour Vakilian, & Alireza Soleimanipour
食品标签
畜肉 鱼肉 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 超参优化/自动机器学习 定量预测/回归分析 时序传感器/物联网数据传统的电化学组胺生物传感器由于酶的稳定性短和线性检测范围有限而面临诸多限制。本研究介绍了一种将电化学与机器学习结合的生物传感器装置,以应对这些挑战并提高灵敏度、稳定性及长期性能。电化学单元的设计采用与铁氰化钾共固定的二胺氧化酶作为电子介体,并结合壳聚糖-金纳米颗粒冷冻凝胶以增强导电性,所有装置均应用于印刷碳电极。该结构通过在相对于银墨伪参考电极的200 mV下进行计时安培法,实现了0.5 - 90 ppm的宽线性检测范围和0.1 ppm的低检测限。对于机器学习部分,使用含有不同组胺浓度(0 - 200 ppm)、电极储存温度(4 - 8 ℃)和电极使用寿命(0 - 45 天)的样品的计时安培电流数据训练了各种模型。通过遗传算法优化的人工神经网络即使在非线性范围内也能准确预测组胺浓度,性能优异(R² = 0.95,RMSE = 13.2 ppm),并在储存温度为 4 - 8 ℃ 时可保持长达 40 天的可靠性。当在牛肉和鳟鱼样品中与 ELISA 方法进行验证时,该生物传感器显示出更高的精确度。电化学与机器学习相结合的方法提供了一种快速且稳定的肉类变质检测工具。
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基于熵权法评价的综合得分M,采用响应面法(RSM)和人工神经网络-遗传算法(ANN-GA)优化淡水鱼中多种苯并咪唑的超分子溶剂微萃取工艺
查看原文2025
Food Chemistry
中科院一区JCR一区Qian Xu, Yanyan Gao, Wuying Yang, Jiahui Yan, Xiang Geng & Jianhua Xiong
食品标签
鱼肉 化学污染物 统计建模与仿真 其他特殊成分计算机标签
智能手机/其他 设计/生成与推荐本研究基于熵权法得到的综合评分M,结合响应面法(RSM)和人工神经网络遗传算法(ANN-GA),建立了一种简单高效的涡旋辅助超分子溶剂微萃取(VA-SUPRA-ME)方法,用于同时萃取淡水鱼中的8种苯并咪唑类化合物(BMZs)。将超分子溶剂(SUPRAS)加入鱼基质中,萃取得到的苯并咪唑通过高效液相色谱-光电二极管阵列检测器(HPLC-PDA)进行测定。该超分子溶剂由2毫升正癸醇、6毫升四氢呋喃和32毫升水组成。优化后的萃取方法(425微升超分子溶剂、涡旋4.75分钟、pH值6.5)线性良好,相关系数>0.9990。回收率在92.89%至112.29%之间,相对标准偏差(RSDs)<6.4%。检出限(LODs)为0.005至0.010毫克/千克,定量限(LOQs)为0.017至0.033毫克/千克。该方法具有萃取速度更快、溶剂用量更少以及多组分萃取效率高的特点。