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—— 中国食品杂志社
淀粉作为最重要的植物源天然多糖，其复杂多尺度结构精准解析与功能高效调控是淀粉科学研究的关键挑战。传统分析方法存在效率低、通量低、难以量化“结构-功能”之间的复杂关联等局限。机器学习，特别是深度学习，凭借其强大的数据驱动建模与特征自动提取能力，为应对这些挑战提供了革命性工具。本文系统综述机器学习技术在淀粉研究全链条中的应用进展，重点探讨其在淀粉组分与结构的快速无损检测（包括光谱定量与图像智能解析）及其糊化过程解析等基础表征，以及淀粉基功能材料理性设计（涵盖配方优化、性能预测与机理假设）中的关键作用，旨在为淀粉科学研究的智能化与精准化发展提供理论支撑。
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