具体研究方向
1. 卷积神经网络（CNN）
A. 原料/产品视觉无损检测与分级（视觉检测与分级）
B. 食品微结构图像分析与质构预测（显微图像到理化特性）
2. 循环神经网络 / 时序模型（RNN / LSTM / TCN）
A. 发酵/酿造过程的时序建模与在线控制（发酵动力学预测）
B. 冷链/保鲜的时序质量衰减建模与风险预警（供应链时序）
3. 图神经网络（GNN）
A. 食品供应链网络风险与追溯（供应链图分析）
B. 食品配方分子图与感官/营养预测（分子结构图学习）
4. Transformer / 自注意力模型
A. 文本—传感器多模态诊断与配方知识检索（知识驱动的配方推荐）
B. 生产线调度与配方—质量目标的策略生成（Decision Transformer）
5. 自监督学习（Self-Supervised）
A. 大规模无标注食材图像与谱图的表征预训练（少标注迁移）
B. 时序传感器的掩码重建表示（用于早期腐败检测）
6. 生成对抗网络（GAN）
A. 稀缺风味/配方样本合成与配方探索（低样本扩增）
B. 仿真—实测域适配用于虚拟试验（Sim2Real）
食品科学与工程＋AI深度学习 高效科研计划可戳
#人工智能 #深度学习 #机器学习 #交叉学科 #神经网络 #sci #食品就业方向 #食品考研 #食品科学 #食品科学与工程 #科研学习
1. 卷积神经网络（CNN）
A. 原料/产品视觉无损检测与分级（视觉检测与分级）
B. 食品微结构图像分析与质构预测（显微图像到理化特性）
2. 循环神经网络 / 时序模型（RNN / LSTM / TCN）
A. 发酵/酿造过程的时序建模与在线控制（发酵动力学预测）
B. 冷链/保鲜的时序质量衰减建模与风险预警（供应链时序）
3. 图神经网络（GNN）
A. 食品供应链网络风险与追溯（供应链图分析）
B. 食品配方分子图与感官/营养预测（分子结构图学习）
4. Transformer / 自注意力模型
A. 文本—传感器多模态诊断与配方知识检索（知识驱动的配方推荐）
B. 生产线调度与配方—质量目标的策略生成（Decision Transformer）
5. 自监督学习（Self-Supervised）
A. 大规模无标注食材图像与谱图的表征预训练（少标注迁移）
B. 时序传感器的掩码重建表示（用于早期腐败检测）
6. 生成对抗网络（GAN）
A. 稀缺风味/配方样本合成与配方探索（低样本扩增）
B. 仿真—实测域适配用于虚拟试验（Sim2Real）
食品科学与工程＋AI深度学习 高效科研计划可戳
#人工智能 #深度学习 #机器学习 #交叉学科 #神经网络 #sci #食品就业方向 #食品考研 #食品科学 #食品科学与工程 #科研学习
