[發明專利]一種物質氣味嗅頻提取方法

有效

• 申請號: 201410290577.0
• 申請日: 2014-06-24
• 公開（公告）號: CN104102818B
• 公開（公告）日: 2017-02-15
• 發明（設計）人: 駱德漢;孫運龍
• 申請（專利權）人: 廣東工業大學
• 主分類號: G06F19/00
• 分類號: G06F19/00
• 代理公司: 廣州粵高專利商標代理有限公司44102
• 代理人: 林麗明

技術領域

本發明涉及物聯網信息領域，尤其涉及一種物質氣味嗅頻提取方法。

技術背景

隨著計算機技術和通信與信息技術的迅猛發展，虛擬現實技術應運而生，人類的聽覺、視覺功能已在時間及空間上獲得巨大拓展，使得人們通過網絡獲取大量信息的愿望成為可能，當前已經出現了諸如網絡互動電視和網絡視頻會議等滿足視覺和聽覺的應用，但基于網絡的有關嗅覺的相關應用甚少，主要是缺乏有效提取嗅覺特征信息的方法。

嗅覺傳感器陣列是20世紀90年代興起的對氣味物質進行采集識別的器件，目前主要用來對于氣味進行判斷識別，但由于材料和技術等限制，其應用范圍受了極大的限制。

對于氣味相關屬性的判別識別主要有中國專利申請號：201310315482.5,申請公布日：2013年12月15日，發明名稱：一種嗅覺模擬一起和特定物質氣(嗅)味等級現場分析法，該發明模擬了一種嗅覺儀器用以對氣味進行現場檢測并做出等級區分；中國專利申請號:201310323187.4,申請公布日：2014年01月08日，發明名稱：一種基于核主成分分析的表征蜂蜜差異性智能嗅覺圖譜特征提取方法，該發明引入核函數對數據高維數據降維并用來識別蜂蜜種類信息；中國專利申請號:201310323359,申請公布日：2013年01月08日，發明名稱：一種基于獨立分析的表征蜂蜜差異性智能圖譜特征提取方法，該發明引入最大化方差對數據高維數據降維并用來識別蜂蜜種類信息；還有諸如發明專利號：201310323188.9,201310323171.3,201310323251.9,201310323337.1等都是關于引入相關算法對物質氣味進行判斷和分類，均未對氣味物質進行諸如種類屬性、成分及比例信息的識別研究。

發明內容

為了克服現有技術的不足，本發明提出一種物質氣味嗅頻提取方法，該方法利用仿生嗅覺系統并結合疊加映射降維算法(Superposition?Mapping?Analysis)SMA對物質氣味進行訓練識別，并通過后序遍歷規則的平衡二叉樹進行存儲，可以對未知物質氣味進行檢測識別，輸出物質氣味嗅頻信息(物質氣味名稱、成分、比例濃度)，為物質氣味實現網絡化傳輸提供一種有效方法。

為了實現上述目的，本發明的技術方案為：

一種物質氣味嗅頻提取方法，物質氣味嗅頻是指用于表征物質氣味的特征信息，包含物質氣味的種類名稱，記為R_n、成分，記為L_c、比例濃度，記為P_i，對于嗅頻的提取按照以下步驟進行：

步驟1：選取物質氣味樣品備用，樣品備份為若干份，固體每份為M克、液體每份為M毫升、氣體為M立方毫米，固體物質研磨成粉末或切割成體積小于1立方毫米的塊狀，氣體和液體物質密度均勻；樣品置于恒溫恒濕的實驗箱中靜置70分鐘；

步驟2：應用仿生嗅覺系統對已知物質氣味樣品進行采集檢測，測量時間t為100秒(S)，采集速率為7.749毫升/分鐘(ml/min)，保存所測數據F_s(S₁，S₂，……S_N)，并對F_s保存至計算機；

步驟3：對步驟2中采集所得到的測量數據信息疊加映射降維算法(Superposition?Mapping?Analysis)SMA進行判斷訓練，并將所建立的樣本序號O_SMA與氣味名稱成分屬性L(O_name，C_n1，C_n2…C_nk)(其中O_name是物質氣味種類名稱，C_n1是物質氣味第1種成分名稱，C_n2是物質氣味第2種成分名稱，C_nk是物質氣味第k種成分名稱)以R(O_SMA，O_name，C_n1，C_n2…C_nk)為結點的后序遍歷規則的平衡二叉樹形式保存至氣味成分信息庫；