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监督式机器学习在食品中霉菌毒素检测的应用研究进展
1
作者
张书鸣
王欣
+6 位作者
郑玲春
白亚敏
聂旭元
王锴
许桐
FRANCISCO PÉREZ NEVADO
王强
《食品与发酵工业》
北大核心
2025年第14期422-432,共11页
霉菌毒素是霉菌生长过程中产生的有毒次生代谢产物,广泛存在于各类食品中,直接影响食品的质量和人体的健康。为了保障食品安全和人体健康,必须采取有效措施来防止霉菌毒素在食品中的产生和积累。检测霉菌毒素的传统方法存在检测效率较...
霉菌毒素是霉菌生长过程中产生的有毒次生代谢产物,广泛存在于各类食品中,直接影响食品的质量和人体的健康。为了保障食品安全和人体健康,必须采取有效措施来防止霉菌毒素在食品中的产生和积累。检测霉菌毒素的传统方法存在检测效率较低、灵敏度较差、适用性低等缺点,机器学习作为一种辅助手段,在提升检测准确性和简化实验操作等方面具有促进作用。其中,监督式机器学习因其强大的数据处理能力、精准的预测和分类能力、挖掘潜在食品安全问题的能力以及与其他技术的结合应用能力,已被广泛应用到食品安全的检测中,为食品安全检测提供了有力的支持,有助于保障消费者的健康和权益。该文围绕监督学习在食品中霉菌毒素检测的应用进展,介绍了监督学习的工作流程和常用算法,根据不同算法类型阐述了监督学习在检测食品中霉菌毒素的应用,并对监督学习在食品安全检测领域的发展趋势进行了展望。
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关键词
监督学习
霉菌毒素
食品
安全
分析
检测
食品分析化学
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职称材料
题名
监督式机器学习在食品中霉菌毒素检测的应用研究进展
1
作者
张书鸣
王欣
郑玲春
白亚敏
聂旭元
王锴
许桐
FRANCISCO PÉREZ NEVADO
王强
机构
重庆第二师范学院生物与化学工程学院
重庆第二师范学院油脂资源利用与创新重庆市工程研究中心
重庆市食品药品检验检测研究院
埃斯特雷马杜拉大学
出处
《食品与发酵工业》
北大核心
2025年第14期422-432,共11页
基金
重庆市自然科学基金面上项目(cstc2021jcyj-msxmX0362)
重庆市教委科技项目(KJQN202101616)。
文摘
霉菌毒素是霉菌生长过程中产生的有毒次生代谢产物,广泛存在于各类食品中,直接影响食品的质量和人体的健康。为了保障食品安全和人体健康,必须采取有效措施来防止霉菌毒素在食品中的产生和积累。检测霉菌毒素的传统方法存在检测效率较低、灵敏度较差、适用性低等缺点,机器学习作为一种辅助手段,在提升检测准确性和简化实验操作等方面具有促进作用。其中,监督式机器学习因其强大的数据处理能力、精准的预测和分类能力、挖掘潜在食品安全问题的能力以及与其他技术的结合应用能力,已被广泛应用到食品安全的检测中,为食品安全检测提供了有力的支持,有助于保障消费者的健康和权益。该文围绕监督学习在食品中霉菌毒素检测的应用进展,介绍了监督学习的工作流程和常用算法,根据不同算法类型阐述了监督学习在检测食品中霉菌毒素的应用,并对监督学习在食品安全检测领域的发展趋势进行了展望。
关键词
监督学习
霉菌毒素
食品
安全
分析
检测
食品分析化学
Keywords
supervised learning
mycotoxins
food safety
analytical testing
food analytical chemistry
分类号
TS207.2 [轻工技术与工程—食品科学]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
监督式机器学习在食品中霉菌毒素检测的应用研究进展
张书鸣
王欣
郑玲春
白亚敏
聂旭元
王锴
许桐
FRANCISCO PÉREZ NEVADO
王强
《食品与发酵工业》
北大核心
2025
0
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