文献类型：期刊文章

作　　者：姚仁朋[1] 孙玉敬[1] 赵圆[1] 孟瑞锋[2]

Yao Renpeng;Sun Yujing;Zhao Yuan;Meng Ruifeng(College of Food Science and Technology,Zhejiang University of Technology,Hangzhou 310014;Aviation Academy,Inner Mongolia University of Technology,Hohhot 010051)

机构地区：[1]浙江工业大学食品科学与工程学院,杭州310014 [2]内蒙古工业大学航空学院,呼和浩特010051

出　　处：《中国食品学报》

基　　金：国家自然科学基金面上项目(31771982)。

年　　份：2024

卷　　号：24

期　　号：1

起止页码：349-363

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2023、CAS、CSCD、CSCD2023_2024、EI、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：食品的质量安全是人类健康、社会稳定与发展的一个重要方面。确保食品的质量和安全是一个复杂且涉及多方面的问题,必须考虑食品加工的所有阶段,从种植和收获到储藏、运输、消费。将机器学习应用于食品加工领域可以大幅提高工作效率,保障食品的质量与安全。本文系统总结机器学习与深度学习模型,并详细阐述机器学习在食品领域,诸如图像识别、分级、质量检测和食品产业链中的应用。为机器学习在食品加工中的应用提供理论参考,以拓展食品科研人员的研究思路。

关 键 词：机器学习  神经网络 食品工业 食品分级  食品检测

分 类 号：TS20] TP181[食品科学与工程类]