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 712 条结果
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受舌头启发的双模式传感系统实现高效液体识别
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2025
Advanced Functional Materials
中科院一区JCR一区
Mingrui Wang, Ziyi Dai, Lihua Tang, Lining Zhang, Kean C. Aw & Zhiyi Wu
食品标签
其他饮料 品质、结构与理化性质 过程监测与在线检测 其他理化与结构表征计算机标签
机器学习/统计学习 分类/鉴别/等级评定 时序传感器/物联网数据液体物质的识别与分析在环境安全、化学检测和食品工业等领域至关重要，但现有方法难以实现广谱识别和连续原位检测。本研究受人类味觉机制启发，开发出一种双模式仿生液体传感器(DBLS)，将非接触式压阻压力传感器与摩擦纳米发电机(TENG)模块相结合，该模块包含四个差异化摩擦电超疏水层。与传统基于液滴的TENG传感器不同，这种电机驱动的冲击机制克服了重复使用过程中的性能衰减问题，以及高离子浓度环境下的信号衰减难题。DBLS系统通过将材料特异性摩擦电响应与测量表面张力、粘度的力学参数相结合，能生成全面的液体特征图谱。该方法不仅能适应各种液体成分与物理特性，还能有效消除接触条件变化对识别精度的影响。当结合机器学习时，该系统展现出卓越的辨别能力：可区分不同盐溶液及14种常见饮料，污染物识别准确率超过99.4%。凭借出色的耐用性（5000次循环测试）和多功能性，DBLS为食品安全、环境监测和工业质量控制领域提供了极具前景的技术平台。
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香菇新型鲜味肽：利用生物传感器和分子模拟评价鲜味增强效应
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2025
Journal of Agricultural and Food Chemistry
中科院一区JCR一区
Shilong Zhao, Shengnan Wang, Zhiyong Cui, Yuqian Zheng, Yanyang Yu, Changlin Zhou, Quanlong Zhou, Zisheng Luo, Amin Zhang, Xueqian Guo, Yuan Liu, Changhua Xu, Yan Yang, & Wenli Wang
食品标签
食用菌菇 特征风味 物理辅助加工 蛋白质与氨基酸计算机标签
机器学习/统计学习 设计/生成与推荐 时序传感器/物联网数据 质构/流变/感官数据香菇是一种具有独特香气和鲜味的食用菌。本研究旨在鉴定香菇中的新型鲜味肽，并评价其鲜味增强特性。研究从超声辅助水解的香菇水解物中虚拟筛选出 12 条潜在鲜味肽，最终获得 5 条候选鲜味肽。结果显示，5 条肽的鲜味检测阈值为 0.42-0.65 mM。研究通过感官评价、生物传感器和分子动力学模拟，考察 5 条肽与 MSG/IMP 组合后的鲜味增强效应。其中，肽 ADVDANGRALPTTTT（AT15）表现出最佳鲜味增强效果。AT15 主要通过氢键和疏水相互作用与 TAS1R1-VFT 结合并形成稳定复合物，SER_148 在鲜味肽与 TAS1R1-VFT 结合中发挥关键作用。这些发现为未来鲜味肽筛选以及提升含蘑菇食品鲜味提供了理论依据。
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草鱼切割产品在多种储存温度下新鲜度监测模型的开发及实时预测平台的构建
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2025
LWT
中科院一区JCR一区
Qing Li, Xinyi Wen, Jiachen Ying, Xin Xiong, Huawei Ma, Yuqing Tan, Hui Hong, & Yongkang Luo
食品标签
鱼肉 货架期预测与品质劣变动力学 微生物计数与生长曲线 常规理化指标测定计算机标签
机器学习/统计学习 支持向量机 梯度提升决策树 定量预测/回归分析 质构/流变/感官数据水产品腐败会导致经济损失和健康风险，这凸显了实时新鲜度监测技术的必要性。在本研究中，对四种增值草鱼切块（背部、腹部、肚子和尾部）在五种温度（0、3、6、9 和 12 ℃）下储存 0-10 天。测量了五个新鲜度指标，并应用六种机器学习模型进行预测。每个指标表现最好的模型被集成到实时预测平台中。结果表明，预测总菌落数（TVC）、总挥发性碱氮（TVB-N）、K 值、整体感官可接受性和感官评分的最佳模型分别是径向基函数神经网络（RBFNN）、反向传播神经网络、梯度提升机、RBFNN 和支持向量回归。这些模型实现了较高的预测精度，R² 值范围为 0.9552 至 0.9734。由 RBFNN 建模的 TVC 在验证性能方面表现最佳，相对误差范围为 0.00 到 0.21。实时平台在 0.06 秒内完成新鲜度预测，并将样品分类为"新鲜"、"不太新鲜"或"腐败"等级。总体而言，本研究提出了一种创新的多切割、多指标、多温度建模策略。结合智能数字平台的实际应用，它为水产品供应链的质量评估和管理提供了一种稳健、非破坏性、数据驱动的工具。
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使用可见-近红外高光谱成像和机器学习方法估算小麦粉的灰分含量
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2025
LWT
中科院一区JCR一区
Mohammad Hossein Nargesi, & Kamran Kheiralipour
食品标签
小麦 品质、结构与理化性质 显微与成像技术 光谱/色谱/质谱等分析方法 矿物质与微量元素计算机标签
机器学习/统计学习 偏最小二乘法 主成分分析/判别分析 定量预测/回归分析 高光谱/多光谱光谱烘焙产品的质量在很大程度上取决于小麦面粉的质量。灰分含量是面粉提取率的一个关键指标，在评估面粉质量和分类中起着至关重要的作用。传统的面粉灰分测定方法具有破坏性、耗时且需要技术熟练的人员。在本研究中，采用可见-近红外高光谱成像作为一种无损方法来估算小麦面粉的灰分含量。样品由Tufton和Berberd面包的面粉制备，其灰分水平通过标准化学测试测定。获得超立方体后，通过在MATLAB软件中开发算法对其进行处理。使用主成分分析选择的 Taftoon 面粉有效波长为 493.84、652.59、725.35、826.23、872.53、894.85 和 944.46 nm，而 Barbari 面粉的有效波长为 422.73、601.33、746.85、789.84、803.07、896.51 和 941.16 nm。随后使用人工神经网络和偏最小二乘回归建立预测模型。两种模型的性能结果显示，Taftoon 面粉的预测准确率分别为 98.96% 和 97.05%，Barbari 面粉分别为 99.55% 和 92.27%。研究结果还表明，将高光谱成像与机器学习模型结合，可用于面粉灰分含量的准确、快速、无损估测。这一综合方法为食品加工行业的传统质量控制方法提供了一个有前景的替代方案。
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基于整体化化学计量学、多变量分析和人工神经网络的橄榄（Olea europaea L.）栽培品种果实品质、脂肪酸组成及生化性状建模
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2025
LWT
中科院一区JCR一区
Celil Toplu, Yazgan Tunç, Ali Khadivi, & Daya Shankar Mishra
食品标签
新鲜水果 植物油 品质、结构与理化性质 营养与生物功能 常规理化指标测定 传统统计分析与回归 脂质与脂肪酸 多酚与黄酮计算机标签
机器学习/统计学习 主成分分析/判别分析 定量预测/回归分析橄榄（Olea europaea L.）油的质量受品种的生化成分、脂肪酸谱和果树学性状的复杂影响。鉴于消费者对功能性食品和促进健康的膳食脂肪的需求日益增加，使用多变量和化学计量学方法对这些性状进行综合评估显得尤为重要。传统分析方法常常难以揭示酚类化合物、脂肪酸组成与氧化稳定性之间的复杂相互作用。因此，多变量分析和基于人工神经网络（ANN）的建模等综合方法，为优化品种选择以符合营养价值和油品质提供了强有力的工具。在本研究中，对22种橄榄栽培品种在统一的农业生态条件下进行了评估，指标包括果实重量（2.15 - 6.55 克）、油含量（16.23 - 30.92 %）、总酚含量（125.00 - 284.83 毫克 CAE/公斤）及抗氧化活性。主要脂肪酸包括油酸（67.20 - 77.50 %）、棕榈酸（9.20 - 15.55 %）和亚油酸（7.20 - 13.50 %）。在不饱和脂肪酸/饱和脂肪酸比值（4.36 - 8.00）及过氧化值和游离脂肪酸含量等氧化稳定性指标上观察到显著的基因型差异。主成分分析显示，前两个主成分解释了总方差的60.68 %，主要受油酸、总酚含量和油含量的驱动。层次聚类分析（HCA）将品种分为四个主要簇，每个簇具有不同的成分特征，而相关矩阵分析（CMA）显示油酸与总酚含量之间存在强正相关（r = 0.88）。多元回归分析（MRA）进一步确定油酸和游离脂肪酸是总体油质的重要预测因子（p ≤ 0.01）。同时，基于10个输入特征的人工神经网络（ANN）模型在验证过程中实现了92.3%的预测准确率，R²为0.91，均方误差（MSE）为0.024。值得注意的是，'Savrani'、'Memecik'、'Memeli'、'Halhalı'和'Ayvalık'等品种表现出优越的特性，具有高油酸、高酚含量和良好的不饱和指数。化学计量学技术与基于人工神经网络（ANN）的建模结合，为阐明性状之间的相互关系和预测橄榄油质量提供了全面的框架。研究强调了关键生化标志物和成分性状，作为营养价值和抗氧化稳定性的可靠预测指标。优良品种的识别支持基于证据的高附加值橄榄油生产选择策略，提升健康效益。这些发现不仅有助于精准育种和功能性食品开发，也应对了公众日益关注的膳食脂肪质量问题。
