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—— 中国食品杂志社
食品风味对于感官具有重要作用，是消费者偏好和选择的关键因素，因此风味分析方法非常重要。传统的分析方法具有局限性，十分耗时，还无法处理大样本的数据，机器学习的出现将会解决这一难题。机器学习具有分析和处理海量样本、识别高维变量空间中的复杂模式、从已知数据中独立自主学习、基于新数据生成和自动优化算法实现预测的能力。机器学习的出现给食品科学领域提供了理解复杂风味特征的新方法。本文综述了传统和新型机器学习方法的优缺点，以及与分析仪器电子舌、电子鼻和气相色谱-质谱联用的不同应用场景。此外还综述了机器学习在食品风味分析中的应用。经过研究发现，不同机器学习方法对应了不同食品风味分析的场景，需要根据样本的实际情况，有选择性地使用。机器学习在提高食品质量、安全性和消费者满意度方面具有重大的潜力，多种机器学习模型和分析技术相结合，对食品风味分析将产生重要作用。
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