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 167 条结果
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基于博弈论加权优化的磁场辅助气调包装固始鹅块品质评价与货架期预测模型建立
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LWT
中科院一区JCR一区Zongshuai Zhu, Junzhou Guo, Hui Wang, Xuehua Zhang, Guanglei Li, & Ming Huang
食品标签
畜肉 颜色与外观品质 特征风味 常规理化指标测定 微生物计数与生长曲线 其他植物化学物质计算机标签
机器学习/统计学习 定量预测/回归分析预制肉制品的品质保持和货架期延长仍是重要挑战。本研究系统评价了气调包装和磁场辅助气调包装对预制固始鹅块的保鲜效果,并构建了结合博弈论权重优化的高精度货架期预测模型。结果表明,低强度(5 mT)交变磁场结合 30% CO2/70% N2 气调包装可显著抑制微生物增殖和挥发性盐基氮积累,保持持水性和色泽稳定性。在 4 摄氏度条件下,与常规气调包装相比,基于总菌落数计算的货架期延长 106.77%,基于挥发性盐基氮计算的货架期延长 115.23%。经过权重计算和指标相关系数校正后,博弈论优化模型的相对误差低于 20%,显著优于传统模型。本研究为预制肉制品产业高质量发展提供了理论支持,并拓展了博弈论在食品货架期建模中的应用。
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融合可解释人工智能评价发酵焙烤鳄梨籽粉作为牛肉饼天然抗氧化剂的应用研究
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Food Research International
中科院一区JCR一区Zhiyu Zhao, Elphege Toulon, Uche Ejorh, Tony Chen, Kevin Kantono, Rothman Kam & Nazimah Hamid
食品标签
畜肉 其他添加剂与配料 冷藏与冷冻保藏 抗氧化/抗炎等功能 副产物与废弃物高值利用 常规理化指标测定 光谱/色谱/质谱等分析方法 脂质与脂肪酸计算机标签
梯度提升决策树 模型可解释性 定量预测/回归分析 质构/流变/感官数据 多模态/融合数据本研究评估了发酵烘烤鳄梨籽粉(ASP)作为牛肉饼可持续抗氧化剂的效果,并结合可解释人工智能(AI)从机理层面揭示其对脂质氧化的调控作用。采用植物乳杆菌可控发酵结合烘烤工艺制备鳄梨籽粉,以0.95 g/kg的添加量加入牛肉饼中。在4℃冷藏条件下储存10天期间,将其抗氧化效果与二叔丁基对甲酚(BHT)及空白对照组进行比较。通过铜离子还原抗氧化能力法(CUPRAC)测定显示,鳄梨籽粉初始还原抗氧化能力最高(0.283 mg 抗坏血酸当量(AAE)/g),且在整个储存期内其活性显著高于BHT组与对照组(p < 0.05)。硫代巴比妥酸反应物(TBARS)分析表明,相较于对照组,鳄梨籽粉可使脂质氧化水平降低21%,抗氧化效果接近BHT。此外,鳄梨籽粉还能改善色泽稳定性并保留关键脂肪酸,尤其是油酸。挥发性物质分析显示其具有独特的抗氧化作用机制,主要通过生成美拉德反应产物发挥作用,而非依赖合成添加剂。将沙普利加性解释(SHAP)分析应用于极端梯度提升模型(XGBoost),结果表明γ-亚麻酸、油酸、戊醛和2-庚酮是氧化稳定性的主要预测指标,凸显了鳄梨籽粉的广谱保护效应。本研究结果证实,鳄梨籽粉不仅可实现鳄梨籽废弃物的高值化利用,还可作为合成抗氧化剂的有效替代品,助力可持续发展目标。可解释AI与多变量分析相结合的方法,为深入解析肉类体系中脂质氧化途径及抗氧化作用机制提供了全新视角。
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食品标签
畜肉 颜色与外观品质 货架期预测与品质劣变动力学 常规理化指标测定 含硫植物化合物计算机标签
随机森林 K-近邻 定量预测/回归分析 质构/流变/感官数据本研究提出了一种基于 Python 的机器学习方法,利用 CIELAB 色彩空间中的无损颜色测量预测牛肉腐败指标。研究采用两阶段建模策略:第一阶段从 a 值预测腐败指标,第二阶段将这些预测的腐败指标作为输入特征估计腐败率。首先,Pearson 相关分析验证了 a 值与腐败指标之间存在较强相关性,说明颜色数据用于品质预测具有可行性。在测试的回归模型中,随机森林回归模型表现优异,对高铁肌红蛋白和过氧化值的 R2 分别达到 0.912 和 0.804。梯度提升回归对 pH 预测效果最好,K 近邻回归模型在硫代巴比妥酸反应物估计中表现突出。随后,研究进一步优化 RF 回归模型,以 Met.Mb、pH、PV 和 TBARS 为输入特征预测腐败率,R2 达到 0.988,RMSE 为 2.120。SHAP 分析显示,TBARS 是最具影响力的变量,其次为 Met.Mb 和 pH。结果表明,将机器学习模型与无损方法结合可用于牛肉品质实时评估,并为传统分析方法提供实用、节约资源的替代方案。
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一种机器视觉耦合比色电纺纳米纤维膜,用于猪肉的现场TVB-N预测和新鲜度分级
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Food Control
中科院一区JCR一区Tong Wan, Zhiran Liang, Fei Fan, Jingxuan Qiu, Caiyun Liu, & Xin Wang
食品标签
畜肉 颜色与外观品质 货架期预测与品质劣变动力学 常规理化指标测定 花青素与类胡萝卜素计算机标签
深度学习 支持向量机 定量预测/回归分析 可见光/RGB/视频数据 时序传感器/物联网数据本研究提出了一种机器视觉耦合比色电纺纳米纤维薄膜,用于现场监测猪肉新鲜度。由聚乙烯醇、壳聚糖、桑花青素和纳米ZnO通过静电纺丝制成的食品级薄膜,通过与猪肉表面直接接触,可在3分钟内快速评估新鲜度。优化的薄膜配方在变质过程中表现出从粉红色到蓝色的明显颜色转变,对应于临界新鲜度范围内的pH变化。通过与机器视觉和深度学习算法的集成,该系统使用EfficientNetB0使用支持向量回归和四级新鲜度分类( 93 %的准确率)实现了同时TVB-N预测( R 2 = 0.87 )。验证结果表明,该系统在实际猪肉样品中的可靠性,预测值和参考值之间具有极好的一致性。这种无损传感平台无需复杂操作即可有效运行,为肉类供应链中的实时质量监控提供了实用的解决方案。
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基于MIL-100(Fe)@Hemin@CDs仿生纳米酶的智能手机辅助纸质生物传感器用于猪肉新鲜度监测
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Food Chemistry
中科院一区JCR一区Xue Pan, Yiheng Deng, Wenhao Luo, Gege Su, Shaozong Wu, Hua Zheng, Hongtao Lei, & Zonglin Guo
食品标签
畜肉 货架期预测与品质劣变动力学 过程监测与在线检测 光谱/色谱/质谱等分析方法 嘌呤计算机标签
智能手机/其他 定量预测/回归分析 可见光/RGB/视频数据为了提高催化活性,MIL-100(Fe) 被功能化处理带有血红素和玉米芯碳点(CDs),以模拟天然酶的口袋状结构,并将所得纳米酶整合到基于纸张的生物传感器中,结合智能手机平台,实现对次黄嘌呤的精确检测和猪肉新鲜度评估。结果表明,基于 MIL-100(Fe) 并结合血红素和碳点的纳米酶有效地模拟了天然酶的口袋状结构,表现出高催化活性,同时增强了 K m、V max、热稳定性和抗干扰性能。所开发的生物传感平台在 2 - 160 μM 范围内表现出优异的线性,并具有 1.13 μM 的低检测限。这些研究结果表明,MIL-100(Fe)@Hemin@CDs 与智能手机辅助的纸基生物传感器结合时,为猪肉的新鲜度实时评估提供了一种可靠的策略。