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疫情反复，想买点西洋参提高下免疫力，又怕买到假货？今天这篇发表在Chinese Medicine (IF=5.4)的文章教你如何科学地剁手鉴定西洋参生长年限。这篇文章由中国食品药品检定研究院胡笑文、严华等人于2021年10月发表，通讯是魏锋和马双成研究员。这项研究基于106批西洋参样本和4种机器学习算法，建立了西洋参年限预测模型。为了进一步适应不同来源的西洋参样本，又基于相似性构建了模型的应用域，最终实现了对西洋参生长年限的准确预测。该方法为西洋参年限造假的鉴别提供了技术支持，论文也提供了完整的模型代码。

该研究针对多种智能感知技术，包括电子鼻、电子舌和计算机视觉的模式识别，提出了一种新的距离-概率分类（distance-probability classification，DPC）方法，并应用于不同老化时间下金华干腌火腿的分类评价，准确率可达到100%。同时进一步利用融合数据，建立了反向传播神经网络(BPNN)模型来预测老化时间并同时预测12种感官属性。BPNN模型在预测老化时间(R2 > 0.972)和感官属性(R2 > 0.935)方面表现出令人满意的性能。

今天介绍一篇由Anand K. Gavai等人于2021年在Food Control上发表的文章。文中提出了一种方法用机器学习来检测在保健品中未知的兴奋剂。从两个不同的数据来源中确定了20种新的兴奋剂，分别是用单词嵌入模型从科学文献中自动发现未知兴奋剂，以及基于文本挖掘在万维网上搜索新闻报道来收集新的兴奋剂。

人工神经网络(ANN)在各个应用领域的使用水平日益提高，因其能够解决许多应用领域中的复杂问题而广受欢迎。今天给大家介绍一篇由Janmenjoy Nayak等人发表在Computer Science Review上的一篇综述，该文详细分析了人工神经网络在食品加工中的应用进展。

“食品原产地认证”和“食品欺诈”一直以来都是令人感兴趣的话题。今天介绍一篇由Antonio Francesco Mottese等人发表于Food Control 的文章。该研究基于来自意大利、中国和波兰采集的牛肝菌样品的元素特征，结合主成分分析(PCA)、逐步典型判别分析(stepwise-CDA)、分类回归树(CART)、偏最小二乘判别分析(PLS-DA)和创新多维分析(MDA)建立统计模型，通过标准化学计量学技术和创新化学计量学技术的结合为预测食用牛肝菌(Boletussect.Boletus)的地理来源建立了一套可靠的系统。

今天介绍一篇不久前由巴西戈亚斯联邦大学的Nattane Luíza da Costa发表于Artificial Intelligence in Agriculture的一篇文章。文中使用支持向量机(SVM)结合两种特征选择方法对南美洲4种葡萄酒进行分类，根据挥发物、半挥发物和酚类化合物的组成对收集的 83 个样品进行了分析。识别出九种化学品定义的变量子集对葡萄酒样品进行分类的性能最优，其准确率达93.97%。

今天介绍一篇最近由斯科普里大学计算机科学与工程学院Riste Stojanov等人发表在医学互联网研究杂志上的文章。文章研究了最近发布的基于Transformer的双向编码表示(BERT)模型，该模型在信息提取方面提供了最先进的结果，可以对食品信息提取进行微调。

今天介绍一篇近期由印度Graphic Era Hill University的Indrajeet Kumar等人发表于Journal of Food Quality的文章。文中通过文献对智慧农业、食品加工业中的人工智能、数据分析在食品行业中的作用、餐厅业务中的机器学习、食品安全中的人工智能进行了研究，并分析了人工智能和机器学习在食品行业的未来发展情况。

今天介绍一篇近期由日本名古屋大学生物分子工程系的Kento Imai等人发表于Nature scientific reports的文章。文中使用BIOPEP-UWM和机器学习开发了一种新的生物活性肽筛选方法，有助于识别胆汁酸结合肽以及其他生物活性肽。

今天，我们将继续给大家带来综述《智能食品加工：从人工神经网络到深度学习的旅程》的第三个单元的介绍——基于深度学习的智能食品加工。