换一批数据挖掘与建模技术在食品嗅觉和味觉感知与情绪认知中的应用
Application of Data Mining and Modeling Techniques in Food Olfactory and Taste Perception and Emotional Cognition
摘要随着食品嗅觉和味觉感官及情绪认知相关的科学技术水平的不断提升,越来越多的仪器分析方法和实验设备用于上述领域的研究.检测方法的多样化、全面化以及检测精度的提升,也伴随着风味感知相关数据规模的扩增.如何从食品风味仪器分析结果以及消费者的情绪认知行为相关研究中收集的大量数据中获得关键信息,并建立数据间的关联,越来越被研究人员所关注.食品领域的数据挖掘与建模技术是利用食品生产及流通过程中获得的大量数据,实时、准确地监控食品产业链的各个环节中的物理化学变化,并预测这些变化可能对消费者感官特征及情绪认知产生的影响.目前在食品嗅觉和味觉感知领域,数据挖掘与建模技术可为食品科研人员和消费者提供前所未有的洞察力和分析能力.本文在针对经典的机器学习方法中的有监督和无监督的数据挖掘与建模方法以及深度学习方法的基础上,对食品感官属性研究以及情绪认知方面的最新应用进展进行分析,并展望数据挖掘与建模技术在食品嗅觉和味觉感知领域的应用前景,助力食品行业的科技进步和产业升级.
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关键词
数据挖掘与建模机器学习风味感知感官属性情绪认知data mining and modelingmachine learningflavor perceptionsensory attributesemotional cognition
栏目名称
DOI
10.16429/j.1009-7848.2024.07.001
发布时间
2024-09-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
国家自然科学基金（32072345）
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