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孙大文
爱尔兰皇家科学院院士、欧洲人文和自然科学院院士、波兰科学院外籍院士，华南理工大学教授
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详细介绍
孙大文
爱尔兰皇家科学院院士、欧洲人文和自然科学院院士、波兰科学院外籍院士，华南理工大学教授
个人履历：
孙大文：男，1960年1月出生于广东潮州，食品工程专家，爱尔兰皇家科学院院士、欧洲人文和自然科学院院士、波兰科学院外籍院士，国际食品科学院院士、国际农业与生物系统工程科学院院士、国际制冷科学院院士、国际人工智能科学院院士，华南理工大学教授、博士生导师，华南理工大学现代食品工程研究中心主任，爱尔兰国立都柏林大学食品和生物系统工程终身教授。兼任：中国侨联特聘专家，国务院侨务办公室专家咨询委员会委员，北京海外专家咨询委员会主任委员，湖北省人民政府咨询委员会委员，广东院士联合会理事。1982年获得华南工学院（现华南理工大学）机械工程专业学士学位；1985年获得华南工学院硕士学位；1988年获得华南理工大学化学工程博士学位；1995年任教于爱尔兰国立都柏林大学，历任讲师、高级讲师、副教授、教授，食品冷冻及计算机化食品技术部主任；2010年当选为爱尔兰皇家科学院院士 ；2011年任教于华南理工大学，同年当选为欧洲人文和自然科学院院士；2012年当选为国际食品科学院院士；2016年12月任国际农业与生物系统工程科学院院长，同年当选为国际农业与生物系统工程科学院院士；2017年12月当选为波兰科学院外籍院士；2018年4月当选为国际制冷科学院院士；2026年6月当选国际人工智能科学院院士。主要从事新兴食品加工技术，食品干燥、冷却、冷冻、冷藏技术，果蔬储藏与保鲜技术，食品加工过程的模拟，优化和控制，食品检测的计算机视觉技术等研究。已主持国家“十二五”科技支撑计划项目，国家“十三五”重点研发专项，国家国际科技合作专项，宁夏回族自治区重点研发计划重大科技项目，广东省科技厅，农业农村厅，教育厅等科技计划项目，广州市科技计划项目，企业合作项目等20余项。已授权中国发明专利48件，美国、英国、日本等国家发明专利10件，申请国际PCT专利6项。已在国内外杂志和国际会议上发表论文1000余篇，出版专著17部；共有超过500篇论文被SCI收录，其中SCI的H指数为99，SCOPUS的H指数为104，Google Scholar的H指数为115；2015年—2019年连续五年获得科睿唯安（原汤森路透）“高被引科学家”称号；截至2020年1月，共有71篇论文入选ESI农学“高被引论文”，全球排名第一位。其先后荣获CIGR杰出奖、英国机械工程师学会“食品工程师年度人物”、凤凰卫视“影响世界华人大奖”、国际食品保护协会冷冻研究奖、国际工程与食品协会终身成就奖、CIGR荣誉主席等多项国际重要荣誉。
论文代表：
(2016). Combining the genetic algorithm and successive projection algorithm for the selection of feature wavelengths to uate exudative characteristics in frozen-thawed fish muscle. Food Chemistry, 197: 855-863.
(2016). Partial least square regression (PLSR) applied to NIR and HSI spectral data modeling to predict chemical properties of fish muscle. Food Engineering Reviews, accepted, doi10.1007/s12393-016-9147-1.
(2016). Developing a multispectral imaging for simultaneous prediction of freshness indicators during chemical spoilage of grass carp fish fillet. Journal of Food Engineering, 182: 9-17.
(2015). Recent applications of spectroscopic and hyperspectral imaging techniques with chemometric analysis for rapid inspection of microbial spoilage in muscle foods. Comprehensive Reviews in Food Science and Food Safety, 14(4): 478-490.
(2015). Development of hyperspectral imaging coupled with chemometric analysis to monitor K value for uation of chemical spoilage in fish fillet. Food Chemistry, 185: 245-253.
(2015). Integration of classifiers analysis and hyperspectral imaging for rapid discrimination of fresh from cold-stored and frozen-thawed fish fillets. Journal of Food Engineering, 161: 33-39.
(2015). Recent advances in methods and techniques for freshness quality determination and uation of fish and fish fillets: A review. Critical Reviews in Food Science and Nutrition, 55(7): 1012-1025.
(2015). Rapid quantification analysis and visualization of Escherichia coli loads in grass carp fish flesh by hyperspectral imaging method. Food and Bioprocess Technology, 8(5): 951-959.
(2015). Data fusion and hyperspectral imaging in tandem with least squares-support vector machine for prediction of sensory quality index scores of fish fillet. LWT - Food Science and Technology, 63(2): 892-898.
(2015). Advances in feature selection methods for hyperspectral image processing in the food industry applications. Critical Reviews in Food Science and Nutrition, 55(10): 1368-1382.
(2015). Suitability of hyperspectral imaging for rapid uation of thiobarbituric acid (TBA) value in grass carp (Ctenopharyngodon idella) fillet. Food Chemistry, 171: 258-265.
(2015). Rapid and non-invasive detection of fish microbial spoilage by visible and near infrared hyperspectral imaging and multivariate analysis. LWT - Food Science and Technology, 62(2): 1060-1068.
(2014). Visible/near-infrared hyperspectral imaging prediction of textural firmness of grass carp as affected by frozen storage. Food Research International, 56(2): 190-198.
(2014). Comparison of visible and long-wave near infrared hyperspectral imaging for colour measurement of grass carp (Ctenopharyngodon idella). Food and Bioprocess Technology, 7(11): 3109-3120.
(2014). Hyperspectral imaging as an effective tool for quality and safety analysis and control of fish and other seafoods: current research and potential applications. Trends in Food Science & Technology, 37(2): 78-91.
(2014). Texture and structure measurements and analysis for uation of fish and fillet freshness quality. Comprehensive Reviews in Food Science and Food Safety, 13(1): 52-61.
(2014). Non-destructive and rapid determination of TVB-N content for freshness uation of grass carp by hyperspectral imaging. Innovative Food Science & Emerging Technologies, 21: 179-187.
(2014). Potential of hyperspectral imaging for non-invasive determination of mechanical properties of prawn. Journal of Food Engineering, 136(9): 64-72.
(2013). Applications of non-destructive spectroscopic techniques for fish quality and safety uation and inspection. Trends in Food Science & Technology,34(1): 18-31.
著作代表：
《肉品品质安全高光谱成像检测技术及应用》，作者：孙大文、成军虎，科学出版社2018年02月出版；
邀请老师演讲、授课请致电：19821197419 阎老师[微信同号]
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