机器学习在食品风味领域的研究进展与未来趋势

• Published in: 食品科学 Vol. 45; no. 10; pp. 28 - 37
• Main Authors: 陈靓, 阳佳红, 田星
• Format: Magazine Article
• Language: Chinese
• Published: 湖南中医药大学药学院,湖南长沙 410208%湖南中医药大学药学院,湖南长沙 410208 25.05.2024; 湖南中医药大学湖南省中医药民族医药国际联合实验室,湖南长沙 410208
• Subjects: intelligent sensory evaluation techniques; 机器学习; 智能感官检测技术; 食品风味; machine learning; 风味分析与预测; flavor analysis and prediction; food flavor; 研究进展; research progress
• ISSN: 1002-6630
• DOI: 10.7506/spkx1002-6630-20231123-181

S126; 随着生活水平不断提高,人们除了关心食物是否美味外,其健康要素和良好风味的结合也越来越受到重视.食品风味成分不仅是影响食品感官品质的重要因素,也是影响食品营养水平的关键指标.目前,传统方法对食品风味成分进行分析及预测费时费力,且无法处理大量数据.相比之下,机器学习是人工智能的核心,在区分差异性以及寻找共同性上具有传统分析技术难以比拟的优势,在食品风味分析领域已取得了良好的应用.基于此,本文围绕机器学习在食品风味领域的研究现状,介绍常用的机器学习方法的原理和优点,及其在食品风味预测及调节中的最新应用与前景.重点探讨现代智能感官检测技术结合机器学习在食品风味分析领域研究的优势与未来趋势,以期为食品风味分析与预测领域研究提供新思路和理论基础.