本综述对机器学习在花椒中麻味物质的应用进行了总结。市面上不同品种的花椒含有不同的麻味物质且其含量亦不尽相同,同时花椒麻味物质的组成及其含量的传统检测与分析方法有诸多局限性,因此引入机器学习算法为这一领域带来了新的可能性。使用机器学习算法建立花椒品质的预测模型与干燥模型,综合对花椒的感官评价,建立花椒种质资源库,对花椒的遗传育种具有重大意义。本综述系统地回顾了不同花椒品种中麻味分子的组成及其含量,同时分析了机器学习算法在品质预测模型、干燥模型与麻味物质数据分析中的应用情况。通过整合机器学习技术,研究人员能够更深入地了解目前已建立的模型,基于麻味物质为花椒的产量与品质的优化提供支持。
2023年第44卷 2022年第43卷 2021年第42卷 2020年第41卷 2019年第40卷 2018年第39卷 2017年第38卷 2016年第37卷 2015年第36卷 2014年第35卷 2013年第34卷 2012年第33卷 2011年第32卷 2010年第31卷 2009年第30卷 2008年第29卷 2007年第28卷 2006年第27卷 2005年第26卷 2004年第25卷 2003年第24卷 2002年第23卷 2001年第22卷 2000年第21卷 1999年第20卷 1998年第19卷 1997年第18卷 1996年第17卷 1995年第16卷 1994年第15卷 1993年第14卷 1992年第13卷 1991年第12卷 1990年第11卷 1989年第10卷 1988年第09卷 1987年第08卷 1986年第07卷 1985年第06卷 1984年第05卷 1983年第04卷 1982年第03卷 1981年第02卷 1980年第01卷
电话: 010-87293157
地址: 北京市丰台区洋桥70号
版权所有 @ 2023 中国食品杂志社 京公网安备11010602060050号 京ICP备14033398号-2