《食品科学》：江南大学崔晓晖教授等：机器学习在食品安全领域生物毒素预测中的应用与展望

本文系统探讨了机器学习技术在食品安全领域生物毒素预测中的应用与展望。背景方面，生物毒素广泛存在于食品原材料和加工储存环节，传统检测方法存在耗时长、成本高、操作繁琐等局限性。研究目的旨在通过机器学习算法提升生物毒素预测的效率和准确性，重点分析了监督学习（线性回归、决策树、SVM等）和非监督学习（K均值、PCA等）的核心算法及其在光谱分析和图像识别中的具体应用案例。结论表明，机器学习通过特征选择、超参数调优和集成学习等优化手段显著提升了模型性能，但面临数据质量、模型泛化、实时监测等挑战，未来需结合多模态数据融合、因果推理和边缘智能等技术推动该领域发展。