神经网络

今天介绍一篇由Sandra Pradana-López等人于2022年8月发表在Food Chemistry上的文章。本文提出了一种基于人工智能的实时快速检测掺杂扁豆粉的方法。将“无麸质”小扁豆粉与小麦粉或开心果粉混合，然后，拍摄纯的和受污染的小扁豆粉的数字图像，并用于训练基于转移学习的模型（即ResNet34），该模型旨在根据小麦和开心果含量对图像进行分类。本文获得的结果旨在作为概念验证，以评估数字成像与深度学习技术相结合的食物过敏原检测的真正潜力。

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。

在第一部分的介绍当中，大家已经对智能食品加工中的人工神经网络的类型有了相对全面的了解。今天给大家带来题为《智能食品加工：从人工神经网络到深度学习的旅程》综述的第二部分介绍：基于人工神经网络（ANN）的智能食品加工。

人工神经网络在食品加工中的应用方面取得了巨大成功，如食品加工过程中分级、安全和质量检查等。今天给大家介绍一篇来自印度的一篇发表在Computer Science Review上的题为《智能食品加工：从人工神经网络到深度学习的旅程》一篇综述，该文分三个单元介绍给大家：（一）智能食品加工中的各类人工神经网络、（二）基于人工神经网络（ANN）的智能食品加工、（三）基于深度学习（DL）的智能食品加工。本文介绍综述中的第一个单元:（一）智能食品加工中的各类人工神经网络。

今天给大家介绍一篇由Sigfredo Fuentes等人合作，发表在Foods上的一篇有意思的文章，文章中作者介绍了一种基于天气和水管理信息的人工神经网络（ANN）模型预测黑皮诺（Pinot Noir）的香气特征。