食品安全

这篇文章主要的研究目的是为了解决食物污染源的检测和识别中存在的问题。本文的最主要的创新点便是使用了神经网络作为数据处理方法，从而解决了使用PCA检测的问题。当然这篇文章同样值得我们学习的还有对于项目的深化，最终做到了实际应用的场景。

今天介绍一篇由伊朗德黑兰大学新科学与技术学院生命科学工程系的Maryam Mousavizadegan等人于2022年10月发表在Food Chemistry（IF=9.231）上的文章。文中使用机器学习（ML）算法开发了一种快速检测四环素（TC）的方法。

今天介绍一篇由Arthur Noin de Oliveira等人于2022年8月发表在Food Chemistry（IF=9.231）上的文章。该研究旨在开发一个使用机器学习算法的平台，分析质谱数据，对番茄进行有机和非有机的分类。决策树算法被定制用于数据分析，该模型在确定每种水果属于哪个组时达到了92%的准确度、94%的灵敏度和90%的精确度。

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。

今天给大家介绍一篇由西班牙阿尔卡拉大学Maider Greño等人在Food Chemistry（IF=9.231）上在线发表的一篇的研究性文章。该文章提出了一种非靶向代谢组学方法，该方法基于反相液相色谱与高分辨率质谱联用来检测可可粉与一些最常用的可可掺假剂。

今天介绍一篇来自安徽大学翁士状副教授课题组于2022年3月发表在Food Chemistry上的文章。该研究采用电子鼻和高光谱图像相结合的方法对羊肉总挥发性盐基氮(TVB-N)进行综合评价。为准确分析羊肉新鲜度提供了一种途径，并为其他肉类品质的研究提供了技术依据。

今天介绍一篇由渤海大学食品科学与技术学院励建荣教授的研究组等人于2022年6月在线发表在Food Chemistry上的文章。本文构建了偏最小二乘法（PLS）和人工神经网络（ANN）模型来预测苹果的保质期。本工作旨在丰富苹果保鲜理论，为采后苹果货架期的快速评价提供参考。

今天介绍一篇由加拿大圭尔夫大学Arrell食品研究所Katya Kudashkina等人于2022年5月发表于 Trends in Food Science & Technology （IF：12.56）的一篇文章。文中所述，食品安全管理系统(FSMSs)提供了一个包括程序、培训和监控的综合策略，以防止食品安全危害，并将风险和召回降至最低。FSMSs的有效性和效率通过对滞后指标和领先指标的加强而提高。本篇文章展示了AI如何利用行为数据来开发食品安全的领先指标。

大米是我国重要的主食，其真实性与营养安全密切相关。今天介绍一篇来自浙江省农业科学院农产品质量安全与营养研究所和农产品质量安全危害因子与风险防控国家重点实验室李春霖和袁玉伟等人于2022年4月发表在Food Control上的一篇论文。本研究对我国粳稻和籼稻的稳定同位素和营养元素进行了比较和分析，并建立人工神经网络模型进行地理判别。建立了中国首个水稻稳定同位素和元素地理综合数据库，为中国水稻重点产区的判别提供了一种有前景的方法。

今天介绍一篇由来自美国密苏里科技大学的Majid Bagheri等人发表在Science of the Total Environment上的一篇文章。文中使用神经网络和模糊逻辑，通过根部浓缩系数（RCF）和果实浓缩系数（FCF）测量植物根部和可食部位中污染物的积累。