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

来源：中国食品学报杂志2024年第7期北京时间：

作者：王蓓，王颖，王亚东，刘帅，江滔

单位：王蓓北京工商大学食品与健康学院 北京 100048,王颖北京工商大学食品与健康学院 北京 100048,王亚东北京工商大学食品与健康学院 北京 100048,刘帅北京工商大学数学与统计学院 北京 100048,江滔勃艮第大学 里昂神经科学研究中心 法国布龙 69500,

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。

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

基金资助：国家自然科学基金项目(32072345)