近日，中国农业科学院蜜蜂研究所资源昆虫产品加工与功能评价团队提出以机器学习与多光谱融合策略，实现中蜂蜜植物来源及主要滋味成分的精确预测。相关成果发表在《国际食品研究（Food Research International）》上。

近年来，中蜂蜜因其蜜源植物丰富、风味独特以及营养价值高的特点，受到越来越多消费者与研究人员的关注，但由于中蜂蜜植物来源多样、化学组成复杂，传统检测方法存在样品消耗量大、检测效率低、难以同时实现品种识别与滋味成分预测等问题。本研究采取近红外、中红外与拉曼三种光谱技术，采集三种中蜂蜜（吴茱萸蜂蜜、树参蜂蜜和五倍子蜂蜜）的光谱数据，采用数据级与特征级融合策略，结合多种机器学习模型，构建蜂蜜植物来源识别与滋味成分预测模型。在定量建模方面，该模型对葡萄糖、果糖、脯氨酸及有机酸等主要滋味指标表现出良好预测能力。特征级融合在预测精度上较数据级融合显著提升了23.5%。研究结果表明，多源光谱融合结合机器学习算法在中蜂蜜植物来源判别与滋味成分预测中具有优势，为中蜂蜜的快速无损质量评价和品种溯源提供了有效技术支撑。

该研究得到了国家自然科学基金、国家重点研发计划和国家现代蜂产业技术体系等项目支持。

原文链接：https://doi.org/10.1016/j.foodres.2025.116102