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机器学习视角下风味分子研究及其在茉莉花茶中的应用
被引量：
2
1
作者
庞杰
李小林
+3 位作者
王芹
张钦华
黄世国
孙意岚
《粮油食品科技》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期74-82,共9页
旨在探讨机器学习在风味分子研究领域的应用,尤其是其在茉莉花茶风味分析中的实践。风味分子的研究是理解和优化食品、特别是茶类饮品味道和品质的基础。机器学习技术的引入为风味分子的识别和分析打开了新的视野。概述了风味分子的基...
旨在探讨机器学习在风味分子研究领域的应用,尤其是其在茉莉花茶风味分析中的实践。风味分子的研究是理解和优化食品、特别是茶类饮品味道和品质的基础。机器学习技术的引入为风味分子的识别和分析打开了新的视野。概述了风味分子的基本概念和研究方法,详细讨论了机器学习在解析分子结构与风味特性关系、茉莉花茶品质预测与控制、风味分析、预测与优化、智能化加工等方面的应用,并提出了研究展望,以期为提升茉莉花茶的品质和茶产业发展提供技术支持。
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关键词
风味分子
机器学习
茉莉花茶
品质预测与控制
风味优化
智能化加工
研究展望
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职称材料
机器学习算法在预测茉莉花茶风味品质中的应用
2
作者
黄叶群
周晗林
+5 位作者
童秀平
吉伟明
孙意岚
饶建青
温成荣
庞杰
《粮油食品科技》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期142-150,共9页
机器学习作为人工智能的一个子领域,因其能够在大量数据中学习模型总结经验的出色能力得到广泛应用。针对茉莉花茶风味品质预测中存在耗时耗力、客观性差、准确率低等问题,引入机器学习算法。机器学习算法作为人工智能和计算机科学的一...
机器学习作为人工智能的一个子领域,因其能够在大量数据中学习模型总结经验的出色能力得到广泛应用。针对茉莉花茶风味品质预测中存在耗时耗力、客观性差、准确率低等问题,引入机器学习算法。机器学习算法作为人工智能和计算机科学的一个分支,利用数据和算法来模拟或实现人类的学习行为,在处理无关信息、提取特征变量、建立校准模型等方面具有强大能力,在食品行业有着广泛的应用。近年来,针对机器学习在茶叶加工中的应用研究报道较多,但有关该技术应用于茉莉花茶风味品质中的报道较少。本文综述了随机森林、支持向量机、卷积神经网络等常用机器学习原理模型及其对茉莉花茶风味品质预测,介绍了当前机器学习模型在其风味品质预测中物理测试、化学指标、微生物和病虫害检测研究等方面的应用,为机器学习在茉莉花茶产业发展中的应用提供参考。
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关键词
机器学习
茉莉花茶
预测
风味品质
应用
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职称材料
题名
机器学习视角下风味分子研究及其在茉莉花茶中的应用
被引量：
2
1
作者
庞杰
李小林
王芹
张钦华
黄世国
孙意岚
机构
福建农林大学
食品科学学院
福建农林大学
计算机与信息学院
沧州市物资储备和粮油质检
中心
福建农林大学海峡联合研究院农林大数据研究中心
出处
《粮油食品科技》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期74-82,共9页
基金
“十四五”国家重点研发计划项目(2022YFD2101102)。
文摘
旨在探讨机器学习在风味分子研究领域的应用,尤其是其在茉莉花茶风味分析中的实践。风味分子的研究是理解和优化食品、特别是茶类饮品味道和品质的基础。机器学习技术的引入为风味分子的识别和分析打开了新的视野。概述了风味分子的基本概念和研究方法,详细讨论了机器学习在解析分子结构与风味特性关系、茉莉花茶品质预测与控制、风味分析、预测与优化、智能化加工等方面的应用,并提出了研究展望,以期为提升茉莉花茶的品质和茶产业发展提供技术支持。
关键词
风味分子
机器学习
茉莉花茶
品质预测与控制
风味优化
智能化加工
研究展望
Keywords
flavor molecules
machine learning
jasmine tea
quality prediction and control
flavor optimization
intelligent processing
research prospect
分类号
TS201.1 [轻工技术与工程—食品科学]
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职称材料
题名
机器学习算法在预测茉莉花茶风味品质中的应用
2
作者
黄叶群
周晗林
童秀平
吉伟明
孙意岚
饶建青
温成荣
庞杰
机构
福建农林大学
食品科学学院
福建农林大学
计算机与信息学院
福建农林大学海峡联合研究院农林大数据研究中心
福建
省顺昌县饶氏佰钰食品有限公司
大连工业
大学
食品学院
出处
《粮油食品科技》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期142-150,共9页
基金
十四五国家重点研发计划(2022YFD2101102)。
文摘
机器学习作为人工智能的一个子领域,因其能够在大量数据中学习模型总结经验的出色能力得到广泛应用。针对茉莉花茶风味品质预测中存在耗时耗力、客观性差、准确率低等问题,引入机器学习算法。机器学习算法作为人工智能和计算机科学的一个分支,利用数据和算法来模拟或实现人类的学习行为,在处理无关信息、提取特征变量、建立校准模型等方面具有强大能力,在食品行业有着广泛的应用。近年来,针对机器学习在茶叶加工中的应用研究报道较多,但有关该技术应用于茉莉花茶风味品质中的报道较少。本文综述了随机森林、支持向量机、卷积神经网络等常用机器学习原理模型及其对茉莉花茶风味品质预测,介绍了当前机器学习模型在其风味品质预测中物理测试、化学指标、微生物和病虫害检测研究等方面的应用,为机器学习在茉莉花茶产业发展中的应用提供参考。
关键词
机器学习
茉莉花茶
预测
风味品质
应用
Keywords
machine learning
jasmine tea
prediction
flavor quality
application
分类号
TS201.1 [轻工技术与工程—食品科学]
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职称材料
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作者
出处
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被引量
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1
机器学习视角下风味分子研究及其在茉莉花茶中的应用
庞杰
李小林
王芹
张钦华
黄世国
孙意岚
《粮油食品科技》
CAS
CSCD
北大核心
2024
2
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职称材料
2
机器学习算法在预测茉莉花茶风味品质中的应用
黄叶群
周晗林
童秀平
吉伟明
孙意岚
饶建青
温成荣
庞杰
《粮油食品科技》
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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