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 122 条结果
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采收季节和海拔对凤凰单丛茶可追溯性的影响:基于稳定同位素和机器学习
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Food Chemistry: X
中科院一区JCR一区Wenwen Liu, Jie Zhao, Wan Wei, Shuilian Liang, Lu Xiao, Manqin Fu, Xu Wang & Yan Chen
食品标签
茶/茶饮料 光谱/色谱/质谱等分析方法计算机标签
支持向量机 分类/鉴别/等级评定 质构/流变/感官数据茶叶的可追溯性至关重要,因为其质量和价值会因收获季节和海拔高度而存在显著差异。在本研究中,我们旨在结合δ13C、δ15N、δ2H、δ18O和机器学习来识别凤凰单丛茶的收获季节和海拔高度。我们探究了收获季节、海拔高度、气象因素以及茶叶品种对稳定同位素组成的影响。结果显示,来自不同季节和海拔高度的茶叶样品在稳定同位素比值上存在显著差异,且收获季节对同位素变化的影响大于海拔高度的影响。此外,δ2H和δ18O被确定为季节区分的关键指标。支持向量机模型表现最佳,在区分春季和高海拔地区的高价值单丛茶时,分类准确率超过93%。本研究表明,将稳定同位素与机器学习相结合,为监测茶叶的真实性提供了很有前景的方法。
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基于迁移学习的卷积神经网络用于区分红茶发酵度
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npj Science of Food
中科院一区JCR一区Xuesong Zhu, Zezhong Ding, Mei Wang, Shanjian Liu, Yulong Chen & Chunwang Dong
食品标签
茶/茶饮料 加工与新加工技术计算机标签
卷积神经网络 小样本学习 模型轻量化/边缘计算 分类/鉴别/等级评定红茶是消费最广泛的茶类之一。发酵过程对于形成红茶风味至关重要。目前,许多生产者依靠个人经验来判断发酵程度,这种方法可能存在不一致性和主观性。此外,大型模型在生产中并不实用。基于此,本文提出了一种利用迁移学习的轻量级卷积神经网络来评估红茶的发酵水平。首先,我们应用了基于模型的迁移学习策略,并进行预训练权重实验以比较和选择学生模型和教师模型。接着,我们为学生模型改进了损失函数(使用PolyLoss)和优化器(使用AdamW)。最后,我们对该学生模型进行了知识蒸馏实验。结果表明,改进后模型的准确率、精确率、召回率和F1分数分别提高了0.0415、0.0215、0.0902和0.0645。这项研究为红茶的数字化生产提供了技术辅助。
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机器学习辅助多信号纳米酶传感器阵列用于抗氧化酚类化合物的智能识别
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Food Chemistry
中科院一区JCR一区Jiahao Xu, Yu Wang, Ziyuan Li, Fufeng Liu & Wenjie Jing
食品标签
茶/茶饮料 咖啡饮料 酒精饮料 品质、结构与理化性质 营养与生物功能 多酚与黄酮计算机标签
其他深度学习结构 分类/鉴别/等级评定 定量预测/回归分析鉴定食品中的抗氧化酚类化合物(APs),对探究其生物功能及相关健康益处具有至关重要的作用。本研究成功制备了双功能铜-1,3,5-苯三甲酸(Cu-BTC)纳米酶。Cu-BTC具备优异的类漆酶活性,可催化多种抗氧化酚类化合物发生氧化反应,生成有色醌亚胺类物质。此外,Cu-BTC还表现出良好的类过氧化物酶活性,能够催化无色的3,3′,5,5′-四甲基联苯胺(TMB)氧化生成蓝色的氧化态TMB,且在近红外激光照射下展现出更强的光热性能。由于抗氧化酚类化合物具有强还原性,可抑制上述氧化过程。研究构建了比色/光热双模式传感阵列,实现了对抗氧化酚类化合物的判别分析。同时,将人工神经网络(ANN)算法与传感阵列相结合,成功实现了对红茶、咖啡及葡萄酒中抗氧化酚类化合物的精准识别与含量预测。最后,依托智能手机平台,开发出一种抗氧化酚类化合物的便携式检测方法。
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红茶在固态发酵过程中与Eurotium cristatum风味特性的动态变化
查看原文2025
Food Chemistry
中科院一区JCR一区Linyao Song, Fengwei Ma, Haijiang Chen, Qiang Fei, Guangcan Tao, Siyao Wu, Dajuan Shi, Junyi Deng, Degang Zhao, Xuan Dong, Yichen Zhao & Su Xu
食品标签
茶/茶饮料 特征风味 光谱/色谱/质谱等分析方法计算机标签
偏最小二乘法 主成分分析/判别分析 分类/鉴别/等级评定本研究采用气相色谱-质谱联用技术、气相色谱-离子迁移谱技术及感官评价方法,探究冠突散囊菌固态发酵红茶过程中风味物质的动态变化规律。结果表明,发酵后红茶茶汤的苦涩味显著降低,醇和滋味明显提升。经气相色谱-质谱联用技术和气相色谱-离子迁移谱技术分别检测出152种、129种挥发性有机物;通过相对气味活度值法筛选鉴定出4种关键香气活性化合物。这类特征挥发性有机物赋予红茶花香、蜜香及甜香风味,是发酵红茶菌花香韵形成的核心物质。此外,正交偏最小二乘判别分析筛选出31种可显著区分不同发酵阶段的关键挥发性有机物,且发酵第4天为香气形成的关键节点。经冠突散囊菌固态发酵制成的红茶,滋味醇和、菌花香浓郁,整体风味品质得到显著提升。
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基于多光谱特征融合的普洱茶智能产地溯源
查看原文2025
Food Chemistry
中科院一区JCR一区Xin Chen, Ting Zhang, Runqiu Wu, Xianzhe Zhang, Hongyu Xie, Shaojie Wang, Hui Zhang, Dejiang Ni, Zhi Yu, Yijian Yang, De Zhang & Pei Liang
食品标签
茶/茶饮料 光谱/色谱/质谱等分析方法 其他特殊成分计算机标签
卷积神经网络 图像分割网络 分类/鉴别/等级评定 红外/拉曼光谱数据 多模态/融合数据为实现普洱茶产地的精准溯源,本研究提出了一种基于多光谱融合的深度学习方法。通过采集五个主要产地的拉曼光谱和近红外光谱数据,设计了改进的ECA-ResNet网络结构,该结构融入了优化的通道注意力机制,用于自适应特征提取与融合。在保持计算效率的同时,该网络有效利用了拉曼光谱对分子骨架振动的敏感性以及近红外光谱对官能团特征的响应性。实验结果表明,经过特征融合的模型分类准确率达到95.05%,优于单一光谱方法和传统深度学习方法。机制分析显示,所开发的模型形成了功能分化的特征通道,实现了多光谱信息的有机融合,在识别茶叶产地的纬度差异方面表现出稳健的性能。本研究为普洱茶产地溯源提供了可靠的技术解决方案,有助于茶叶产业的规范化发展。未来,将光谱特征与特定化学标记物相关联的研究进展,将进一步提升多光谱分析方法在食品真伪鉴别中的可解释性和机制理解。