典型文献
机器学习在肉类微生物安全中的应用研究进展
文献摘要：
肉品营养丰富,极易受到致病菌、腐败菌等有害微生物的污染,其食用安全性备受关注.近年来,机器学习方法在食品安全领域内得到了充分应用.本文分别从肉品中有害微生物的检测和预测建模2个角度对机器学习方法的应用进行综述,分析了现阶段机器学习方法的不足,并对其在肉类微生物安全中的发展前景进行展望.
文献关键词：
肉品;微生物检测;食源性致病菌;预测微生物学;机器学习
中图分类号：
作者姓名：
林梓杰;董庆利
作者机构：
上海理工大学健康科学与工程学院,上海 200093
文献出处：
引用格式：
[1]林梓杰;董庆利-.机器学习在肉类微生物安全中的应用研究进展)[J].肉类研究,2022(11):36-41
A类：
B类：
肉类,微生物安全,肉品,腐败菌,有害微生物,食用安全性,机器学习方法,食品安全,安全领域,预测建模,微生物检测,食源性致病菌,预测微生物学
AB值：
0.302508
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