机器学习在食品风味分析中的应用

作     者：沈潇 王海涛 姚凌云 孙敏 王化田 宋诗清 李雪 冯涛 SHEN Xiao;WANG Haitao;YAO Lingyun;SUN Min;WANG Huatian;SONG Shiqing;LI Xue;FENG Tao

作者机构：上海应用技术大学香料香精技术与工程学院上海201418 上海理工大学健康科学与工程学院上海200093 

出 版 物：《食品科学》 (Food Science)

年 卷 期：2024年第45卷第12期

页      面：31-41页

核心收录：

学科分类：0832[工学-食品科学与工程（可授工学、农学学位）] 08[工学] 083201[工学-食品科学] 

主　　题：机器学习 食品风味 风味感知 质量控制 感官分析 成分优化 

摘      要：食品风味对于感官具有重要作用,是消费者偏好和选择的关键因素,因此风味分析方法非常重要。传统的分析方法具有局限性,十分耗时,还无法处理大样本的数据,机器学习的出现将会解决这一难题。机器学习具有分析和处理海量样本、识别高维变量空间中的复杂模式、从已知数据中独立自主学习、基于新数据生成和自动优化算法实现预测的能力。机器学习的出现给食品科学领域提供了理解复杂风味特征的新方法。本文综述了传统和新型机器学习方法的优缺点,以及与分析仪器电子舌、电子鼻和气相色谱-质谱联用的不同应用场景。此外还综述了机器学习在食品风味分析中的应用。经过研究发现,不同机器学习方法对应了不同食品风味分析的场景,需要根据样本的实际情况,有选择性地使用。机器学习在提高食品质量、安全性和消费者满意度方面具有重大的潜力,多种机器学习模型和分析技术相结合,对食品风味分析将产生重要作用。