花椒中麻味物质的研究及机器学习方法应用进展

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作   者：

王月光;  李小林;  王芹;  苏澈;  张钦华;  黄世国;  孙意岚;  庞杰; 

作者机构：

沧州市物资储备和粮油质检中心;  福建农林大学计算机与信息学院;  福建农林大学食品科学学院; 

关键词：

花椒;  机器学习;  麻味物质;  模型; 

期刊名称：

食品科学

i s s n：

1002-6630

年卷期：

2024 年 45 卷 018 期

页   码：

282-289

摘   要：

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。