AI食品

今天介绍一篇来自东北农业大学食品科学系张英华，王玉堂课题组于2022年4月发表在Food Chemistry（IF=7.514）上的文章。文中通过研究编制的牛奶营养分子数据集，结合机器学习提出了一种识别婴儿配方奶粉人性化程度的新方法。

今天介绍一篇由Peihua Ma等人于2022年5月发表在Food Chemistry上的文章。本文作者提出了一种基于深度学习的通用技术来预测食物种类和营养成分。开发了一种食品配料语句嵌入方法，包括配料数据解析、数据采样、数据编码和配料语句张量表示，该方法也可应用于其他与食品语言数据处理相关的任务。随后，应用了四种最先进的深度学习模型，包括多层感知器（MLP）、递归神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）和图形神经网络（GNN）。

今天分享一篇近期由荷兰阿姆斯特丹公共卫生研究所流行病学和数据科学系的Haykanush Ohanyan等人发表在Environment International上的文章。

该研究在视觉识别任务中利用了深度学习技术，并提出了一套大数据驱动的深度学习模型，从食物图像回归到营养估计，最大限度地发挥了深度学习模型的潜力，同时为未来将人工智能引入食品领域提供了基础。

该文研究了两种波段范围的高光谱成像系统（可见-近红外光谱（Vis-NIR）和近红外光谱（NIR））在冷藏期间测定罗非鱼鱼片中挥发性盐基氮（TVB-N）含量的潜力。利用Vis-NIR和NIR数据，建立了高光谱图像中罗非鱼鱼片平均光谱与其TVB-N含量之间的校正模型，并采用数据融合和多种变量选择方法对模型进行优化。最后，采用优化的模型来实现罗非鱼鱼片中TVB-N含量的可视化分布。结果表明，高光谱成像技术结合数据融合和变量选择等化学计量学方法在罗非鱼鱼片新鲜度无损评价分析中具有可行性。

书接上期，我们分享了一系列国内的食品数据库资源和一部分国外食品专业数据库。这些数据库主要对食品添加剂的安全、食品成分、食品营养和食品酶等方面进行了数据分析与平台搭建。下面继续介绍几篇相关的食品数据库文章。

今天介绍一篇来自中国农业大学昆虫学系周欣教授课题组于2022年3月发表在Food Chemistry上的文章。该文为了查询蜂蜜的地理来源，收集蜂蜜样本产生的宏基因组数据，应用机器学习方法来推断蜂蜜的地理来源。

由中石化石油化工科学研究院褚小立博士，中国农业大学黄越博士，海南大学云永欢博士，天津工业大学卞希慧博士撰写的英文专著《Chemometric Methods in Analytical Spectroscopy Technology》，近日由国际著名学术出版社Springer出版发行。

近期国外也有一些食品专业数据库发表。这些数据库主要对食品添加剂的安全、食品成分、食品营养和食品酶等方面进行了数据分析与平台搭建。下面介绍几篇相关的食品数据库文章。

这篇综述概述了2011年至2021年发表的关于食品认证和多元素成分质量控制的报告，以评估该领域的最新进展。并确定允许实现准确鉴别/分类模型的应用分析技术和化学计量学数据处理的主要特征，强调了这些方法的优缺点。