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—— 中国食品杂志社
食品风味在人们生活中起着重要作用。传统的风味分析检测方法对于预测食品风味的能力有限，近年来已有不少研究者利用机器学习模型对食品风味信息进行有效的处理，建立得到分类和预测模型，使风味预测变得更准确和高效。本文综述了传统和新型机器学习方法的原理，如支持向量机、随机森林、k最近邻和神经网络，及其与风味分析仪器、分子结构分析两种方法相结合并用于食品风味预测的研究进展，为机器学习模型在食品风味分析和预测中的应用提供新思路。通过总结发现机器学习模型可用于预测不同物质成分对风味的影响、识别不同产地的风味特征等，并且将多种机器学习模型结合分析的方法可提高预测的精度和可靠性，推动促进食品风味的深入研究和发展。
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