《食品科学》：南京农业大学王虎虎教授等：机器学习在酱卤肉制品质量控制中的研究与应用

酱卤肉制品作为中国传统肉制品，产业规模持续扩大，但传统质量控制方法存在主观性强、效率低、稳定性差等局限性。本文系统综述了机器学习在酱卤肉制品全链条质量控制中的研究与应用。背景方面，传统方法在原料新鲜度评估、加工工艺优化、风味分析和货架期预测等环节均存在不足。研究目的旨在深入剖析机器学习如何解决这些难题，包括利用光谱成像、智能传感等技术结合随机森林、卷积神经网络等算法，实现原料肉新鲜度的高效评估和加工适宜性分析；通过遗传算法-BP神经网络优化香辛料复配与卤制工艺；以及应用多模态数据融合进行风味预测、多维质量分级和货架期预测。结论表明，机器学习凭借强大的数据处理与模式识别能力，能显著提升质量控制的精准度和效率，但当前仍面临数据异构、模型可解释性差、复合型人才短缺等挑战。未来需通过融合物联网、区块链技术，发展轻量化可解释模型，并加强产学研合作，以推动酱卤肉制品产业向智能化、可持续化方向转型升级。