本书立足未来风味科学的发展趋势与核心需求，聚焦人工智能与风味科学的交叉融合创新体系。书中系统阐述了人工智能技术基础、风味预测模型构建、智能监测技术应用、风味智能仿真、数字孪生系统构建与优化、计算机辅助风味分子设计等关键技术，并深入分析了该融合体系的发展前景与面临的挑战。本书旨在为未来风味科学的智能化升级与全球化发展提供前沿理论与创新技术支撑，推动我国在该领域全球竞争力的提升。
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第1章 研究背景与意义 1
1.1 人工智能技术的发展现状 1
1.1.1 五大时期 1
1.1.2 人工智能技术的产业应用 2
1.1.3 当前面临的核心挑战 3
1.1.4 未来发展趋势 5
1.2 风味科学的核心研究领域 6
1.2.1 定义与价值 6
1.2.2 风味科学的核心研究领域 7
1.3 人工智能与风味科学融合的驱动力 10
1.3.1 技术互补性需求 10
1.3.2 产业升级迫切性 11
1.3.3 政策支持导向 12
参考文献 13
第2章 人工智能与风味科学的基础理论 15
2.1 人工智能技术核心方法 15
2.1.1 机器学习：监督学习、无监督学习与强化学习 15
2.1.2 深度学习：CNN、RNN及Transformer架构 22
2.1.3 数据挖掘与特征工程 27
2.2 风味科学的理论体系 32
2.2.1 风味的化学与生理学基础 32
2.2.2 风味分子分类与特性 34
2.2.3 食品风味形成与调控机制 39
2.3 人工智能与风味科学的交叉方法论 41
2.3.1 交叉方法论的理论基础与协同逻辑 41
2.3.2 数据驱动与知识引导的融合策略 42
2.3.3 多尺度问题的跨层次建模方法 42
2.3.4 实验与模拟的闭环验证体系 43
参考文献 44
第3章 人工智能驱动的风味预测与分析 49
3.1 人工智能风味分析 49
3.1.1 风味微生物的识别与功能预测 49
3.1.2 代谢组学与风味指纹图谱 49
3.2 风味预测模型构建 51
3.2.1 数据采集与标准化 51
3.2.2 模型选择与训练策略 53
3.3 分子级风味预测 55
3.3.1 挥发性化合物的结构-气味关联建模 55
3.3.2 非挥发性化合物的味觉特征预测 56
3.4 感官特征预测与验证 56
3.4.1 气味与味觉的量化映射 56
3.4.2 案例：基于GAN 的风味生成模型 57
参考文献 58
第4章 人工智能在食品研发与创新中的应用 60
4.1 个性化食品设计 60
4.1.1 消费者偏好分析与市场数据挖掘 60
4.1.2 风味神经效应与感知 60
4.1.3 智能配方生成系统 61
4.2 风味改良与新产品开发 62
4.2.1 食品关键风味与风味地图 62
4.2.2 传统食品的数字化风味改良 63
4.2.3 新型风味化合物的虚拟筛选 64
4.3 典型案例分析 64
4.3.1 花果茶配方的智能优化 64
4.3.2 植物基肉类的风味仿真 66
参考文献 67
第5章 人工智能在食品质量控制与安全检测中的应用 69
5.1 风味质量监测技术 69
5.1.1 智能传感技术 69
5.1.2 实时监测与异常检测模型 74
5.2 生产过程中的风味稳定性控制 78
5.2.1 加工参数优化 78
5.2.2 储存条件对风味退化的预测 81
5.2.3 数字孪生智能化生产 84
5.3 食品安全智能检测 88
5.3.1 污染与掺假的快速识别 88
5.3.2 风味变化与安全风险的关联分析 91
5.4 典型案例分析 95
5.4.1 基于AI的茶叶风味品质控制 95
5.4.2 人工智能在香精香料设计和生产中的应用 100
参考文献 103
第6章 人工智能在风味分子研究中的前沿应用 105
6.1 分子结构与功能预测 105
6.1.1 基于深度学习的分子特性预测 105
6.1.2 风味分子-受体相互作用模拟 106
6.2 计算机辅助风味分子设计 110
6.2.1 生成式AI 在分子合成路径优化中的应用 110
6.2.2 高通量虚拟筛选与评估 113
参考文献 116
第7章 人工智能与风味科学的未来展望 118
7.1 技术融合新趋势 118
7.1.1 多模态学习与跨领域知识迁移 118
7.1.2 边缘计算与实时风味监测系统 121
7.2 行业与社会影响 125
7.2.1 食品工业的智能化转型 125
7.2.2 消费者体验的个性化升级 126
7.3 挑战与伦理思考 126
7.3.1 数据隐私与算法透明度 126
7.3.2 人工风味与天然风味的平衡 127
参考文献 131
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