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W
Weijie Lan
H指数:24
被引数:2,194
个人简介
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教育背景
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工作经历
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荣誉奖项
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多品种近红外光谱法测定樱桃番茄可溶性固形物含量：UVE波长选择与SHAP驱动的模型解释
基于集成模型和多维变量选择的NFC复合果汁总酚含量近红外光谱预测：一种可解释方法
基于Optuna优化的堆叠模型预测NFC复合果汁中总酚含量的常规理化属性：通过SHAP的可解释性分析
Food Chemistry
IF9.8
将Efficient1DNet与高光谱成像集成以揭示芒果的冷害和品质劣变
Food Chemistry
IF9.8
将高光谱成像技术整合用于揭示菠萝果实采后软化与细胞壁多糖变化之间的关系
具有抗菌和抗氧化功能的配位金属配合物用于食品包装：从单一功能系统到智能材料
将先进光谱学和光学成像技术与化学计量学相结合以检测农产品的冷害
基于超光谱技术的先进可解释数据驱动Bi-Mamba模型用于大豆种子精确分类
多元醇基深共晶溶剂/纤维素酶辅助水提取苹果细胞壁中富含RG-I的果胶：对酶活性增强、结构特征、协同机制及凝胶性能的深入见解
Food Hydrocolloids
IF12.4
机器学习结合多感官融合预测预制红烧山药和牦牛酸菜的品质与货架期
基于纳米纤维素的水凝胶薄膜活性包装，集成了高灵敏度监测与保鲜功能
打破苦味壁垒：结合计算机筛选、感官科学和双路径脱苦技术的尖端策略
红外光谱结合深度学习描述从原料到熟米的质地特性：揭示加工过程中的光谱变化和内部关联
Food Control
IF6.3
AI赋能的光谱气体传感技术用于实时食品系统监测和预测性质量控制
下一代光学成像与光谱技术：人工智能和化学计量学在评估谷物真实性、营养及危害因素中的应用
高光谱成像与Transformer增强卷积自编码器架构相结合，用于损伤大豆的实时多目标分类
Food Control
IF6.3
基于高光谱成像和WGAN数据增强算法对单个小麦籽粒含水率的非破坏性预测
基于低场核磁共振与蒙特卡罗模拟，探究损伤'Korla'香梨组织的水分状态及光传播的光学响应。
FOOD CHEMISTRY
IF9.8
盐胁迫下大麦幼苗中酚类化合物组成和抗氧化特性的研究
future foods
IF7.2
香蕉果实贮藏期间冷害的对比分析：物理化学与微观结构变化，以及早期基于光学原理的非破坏性识别
FOODS
IF5.1
