机器学习视角下风味分子研究及其在茉莉花茶中的应用

旨在探讨机器学习在风味分子研究领域的应用,尤其是其在茉莉花茶风味分析中的实践。风味分子的研究是理解和优化食品、特别是茶类饮品味道和品质的基础。机器学习技术的引入为风味分子的识别和分析打开了新的视野。概述了风味分子的基本概念和研究方法,详细讨论了机器学习在解析分子结构与风味特性关系、茉莉花茶品质预测与控制、风味分析、预测与优化、智能化加工等方面的应用,并提出了研究展望,以期为提升茉莉花茶的品质和茶产业发展提供技术支持。     

机器学习在花果茶生产加工中的应用进展

花果茶因其独特的口味和丰富的营养成分成为备受欢迎的新型饮品。然而, 在花果茶生产加工过程中, 存在着原料溯源和品质控制的不足、质量安全控制标准化水平较低以及加工工艺智能化不足等问题。传统分析手段对于花果茶有关数据的非线性信息挖掘和原料、成品传统分级方法的效率也较低。目前, 我国的花果茶产业正处于由传统加工向智能化转型的重要阶段, 机器学习在其中发挥着不可替代的重要作用。机器学习算法因其自主进行特征学习、强大的非线性拟合能力、端到端建模以及快速的特点, 成为花果茶加工中研究应用的热点。本文综述了机器学习算法在花果茶原料验收、原料加工、质量分级等方面的应用, 总结了机器学习算法在花果茶生产加工不同环节中的侧重点、优缺点和未来发展方向, 为花果茶加工的智能化发展提供了参考。     

魔芋葡甘聚糖协同碳酸钙增强聚丙烯复合材料的制备

目的 拟在利用天然可降解高分子替代部分聚丙烯(PP)制备一种新型复合材料。方法 采用聚丙烯作为复合材料的基质,向基质中加入魔芋葡甘聚糖(KGM)、碳酸钙(CaCO3),并按照一定比例通过桌面挤出机混溶挤出制粒,再将半成品颗粒利用注塑机注塑成型制备成PP/KGM/CaCO3复合材料,同时探究KGM、CaCO3对PP/KGM/CaCO3复合材料的冲击性能和拉伸性能的影响。结果通过单因素实验可知,当KGM体积分数为10%、CaCO3体积分数为5%时,PP/KGM/CaCO3复合材料的力学性能最优。结论 该复合材料相互融合程度较好,抗冲击和伸强度较高,安全系数较好,可应用于食品包装和生活用品行业领域。本研究可为KGM的资源化利用提供一定的参考依据。