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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)

支持向量机

共 364 条结果

  • 近红外高光谱成像技术与深度卷积生成对抗网络结合预测单粒玉米籽粒的含油量

    2022
    Food Chemistry
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Liu Zhang, Yaqian Wang, Yaoguang Wei & Dong An

    食品标签

    玉米 光谱/色谱/质谱等分析方法 脂质与脂肪酸

    计算机标签

    偏最小二乘法 支持向量机 深度学习 定量预测/回归分析 高光谱/多光谱光谱

    对单粒玉米的含油率进行快速、无损预测,对食品工业具有重要意义。然而,获取大批量玉米籽粒含油率的实测参考值耗时且成本高昂,数据集规模有限也会导致模型泛化能力偏低。本研究将高光谱成像技术与 深度卷积生成对抗网络(DCGAN) 相结合,用于单粒玉米含油率的预测。利用 DCGAN 同时对光谱数据与含油率数据进行扩增,经多次迭代后,生成与实验真实数据高度近似的仿真数据。分别构建 偏最小二乘回归(PLSR)与支持向量回归(SVR) 模型,对比数据扩增前后的模型性能。结果表明,该方法不仅提升了两种回归模型的预测效果,还解决了建模需要大量训练数据的难题。

  • 基于比色传感器阵列和化学计量学方法的嗅觉可视化传感器系统用于高精度评估牛肉新鲜度

    2022
    Meat Science
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Weidong Xu, Yingchao He, Jiaheng Li, Yong Deng, Jianwei Zhou, Enbo Xu, Tian Ding, Wenjun Wang & Donghong Liu

    食品标签

    畜肉 品质、结构与理化性质 微生物安全 常规理化指标测定 显微与成像技术 微生物计数与生长曲线

    计算机标签

    支持向量机 随机森林 K-近邻 主成分分析/判别分析 智能手机/其他 分类/鉴别/等级评定 可见光/RGB/视频数据 质构/流变/感官数据

    牛肉容易腐败,导致食源性疾病和高社会成本。本研究提出了一种基于比色传感器阵列和化学计量学方法的新型嗅觉可视化系统来检测牛肉新鲜度。首先,根据溶剂化显色效应,将十二种颜色敏感材料固定在疏水平台上,以获取牛肉样品的气味信息。其次,使用机器视觉算法提取气味指纹,并采用主成分分析压缩指纹的特征维度。最后,根据总挥发性盐基氮和菌落总数的值,构建了四种定性模型(k近邻、极限学习机、支持向量机和随机森林)来评估牛肉新鲜度。结果表明,支持向量机具有较好的预测能力,训练集和预测集的精度分别为95.83%和95.00%。结果揭示,这种简单构建的嗅觉可视化传感器系统可以快速、稳健、准确地评估牛肉新鲜度。

  • 近红外光谱快速定量牛肉和猪肉中挥发性盐基氮含量:SVR与PLS模型的比较

    2021
    Meat Science
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Tuo Leng, Feng Li, Yi Chen, Lijun Tang, Jianhua Xie & Qiang Yu

    食品标签

    畜肉 其他品质相关性质 常规理化指标测定 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 特征工程与选择策略 定量预测/回归分析 红外/拉曼光谱数据 质构/流变/感官数据

    应用PLS回归和SVR,首次建立了近红外漫反射光谱定量模型,用于预测牛肉和猪肉中挥发性盐基氮(TVB-N)含量。结果表明,基于原始光谱的最佳PLS模型表现出优异的预测性能,相关系数高达0.9366,预测均方根误差低至3.15,且任何预处理方法均未能提高PLS模型的预测性能。此外,相比之下,SVR模型显示出较差的定量预测能力(R=0.8314,RMSEP=4.61)。对VIP筛选波长的分析表明,含氨基的化合物和脂质可能在TVB-N的PLS模型建立中起重要作用。本研究结果证明了使用近红外光谱和PLS预测牛肉和猪肉中TVB-N的潜力,同时需要更多努力来提高SVR模型的性能。

  • 基于UV-VIS和FTIR光谱数据结合化学计量学工具的薄荷品种质量控制

    2021
    Food Control
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Kamila Kucharska-Ambrożej, Agnieszka Martyna, Joanna Karpińska, Anna Kiełtyka-Dadasiewicz & Aleksandra Kubat-Sikorska

    食品标签

    香精香料 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

    偏最小二乘法 支持向量机 分类/鉴别/等级评定 红外/拉曼光谱数据

    薄荷因其独特的精油成分而具有较高应用价值,该精油广泛应用于食品、医药及化妆品工业。不同薄荷品种的化学成分存在差异,进而导致其药用功效、抗氧化活性及香气特征有所不同。基于此,建立一种可对两种最常见薄荷品种 —— 胡椒薄荷与留兰香薄荷 —— 进行快速质量检测的方法,成为当前亟待解决的关键问题。本研究采用紫外 - 可见分光光度法(UV-VIS)与傅里叶变换红外衰减全反射光谱法(FTIR-ATR),对 20 余个薄荷品种在 3 个采收期的样品进行光谱指纹图谱采集。针对薄荷质量检测,研究设计了两步式化学计量学分析策略:第一步采用 类软独立建模法(SIMCA)对样品进行初筛,剔除胡椒薄荷与留兰香薄荷以外的其他品种;第二步将疑似目标品种的样品进一步纳入判别分析,分别采用偏最小二乘判别分析(PLS-DA)与支持向量机(SVM) 两种适宜的判别模型完成最终品种鉴定。模型性能测试结果显示,其判别准确率介于 60%~80%,具体数值取决于模型训练所用的光谱数据类型及样品采收季节。

  • 前表面荧光光谱与荧光成像技术在鉴别掺杂初榨橄榄油与普通橄榄油中的潜力

    2021
    Food Control
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Ken Abamba Omwange, Dimas Firmanda Al Riza, Yoshito Saito, Tetsuhito Suzuki, Yuichi Ogawa, Keiichiro Shiraga, Ferruccio Giametta & Naoshi Kondo

    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 分类/鉴别/等级评定 红外/拉曼光谱数据

    鉴于特级初榨橄榄油(EVOO)的健康功效及其消费量的持续增长,部分不法商家将初榨橄榄油(VOO)等次一级橄榄油掺入特级初榨橄榄油中,并冒充特级初榨橄榄油销售给不知情消费者,这已成为行业内亟待关注的问题。为保障特级初榨橄榄油的消费价值,亟需开发快速、可靠且经济的检测技术以揭露此类掺假行为。本研究通过向特级初榨橄榄油中掺入不同比例的初榨橄榄油制备掺假样品,采用前表面荧光光谱法获取样品的荧光激发 - 发射矩阵(EEM),同时利用 365 nm 紫外发光二极管(UV LED)采集样品的荧光图像,进而开展综合分析。研究借助支持向量机(SVM)分类算法筛选荧光激发 - 发射矩阵与荧光图像的特征区域,并通过偏最小二乘回归(PLSR)算法对模型灵敏度进行验证。结果表明,选取激发波长 230~500 nm、发射波长 260~620 nm构建的荧光激发 - 发射矩阵,可有效区分纯特级初榨橄榄油、不同掺假比例的混合油样及纯初榨橄榄油。实现样品鉴别所依赖的特征荧光峰,由生育酚、生育三烯酚、酚类化合物、氧化产物及维生素 E 等物质的荧光信号共同构成。
    综上,前表面荧光光谱技术与紫外诱导荧光成像技术有望成为鉴别纯特级初榨橄榄油与掺假橄榄油的有效手段。

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2026.12.01

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2027.05.30

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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

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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

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