食品贮藏和流通过程中会出现不同程度的品质劣变现象。随着人们对食品品质和安全重视程度的不断提高，开展食品贮运过程中的品质预测研究，对食品品质调控具有重要意义。本文综述机器学习在食品贮藏品质预测中的研究进展，包括常规的品质预测方法及其局限性。重点介绍近年发展快、应用广的集成学习和人工神经网络算法以及预测性能评估方法，展望机器学习在食品领域的未来发展趋势，为开展食品科学的交叉研究提供参考。
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