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作者：苏礼君;李健;孔建磊;张青川;颜文婧;左敏;
单位：北京工商大学,食品与健康学院;北京工商大学,农产品质量安全溯源技术及应用国家工程研究中心;北京物资学院;
摘要：风味特征是影响消费者对食物的偏好和购买欲的重要因素，在食品生产以及食品科学研究领域发挥重要作用。传统的食品风味测定方法是基于实验的感官评价、仪器分析或二者相结合。随着计算机技术的快速发展，具有高预测能力和准确性的机器学习模型已被广泛用于食物风味的分析和预测，有效克服了传统方法在食品风味评价上耗时且不能处理大量数据的局限性。本文综述了食品风味分析技术、机器学习技术在食品风味研究中的最新进展，介绍了常用的食品风味分析技术和机器学习算法，系统阐述了机器学习在食品风味物质高通量筛选、食品风味感知及风味品质控制等方面的应用，并对机器学习在食品风味分析和预测中存在的问题和未来研究趋势进行了展望，为机器学习技术在预测风味形成机制、合成理想风味化合物和控制食品品质等方面提供理论参考。
关键词：食品风味分析;;机器学习;;高通量筛选;;风味预测;;品质控制
基金资助：国家重点研发课题（2021YFD2100605,2022YFF0606803）;; 北京学者计划项目（099）
