0 引言

嗅覺(jué)是人類的一種化學(xué)感官，它通過(guò)感知空氣中的化學(xué)物質(zhì)來(lái)了解周圍的環(huán)境。以往的研究表明，感知到的化學(xué)刺激與生物嗅覺(jué)系統(tǒng)復(fù)雜的組織結(jié)構(gòu)有關(guān)[1-2]。嗅覺(jué)上皮內(nèi)的嗅覺(jué)受體神經(jīng)元與分子結(jié)合并向嗅覺(jué)神經(jīng)提供電信號(hào)時(shí)被激活，信號(hào)被傳送到嗅球并在嗅球上形成圖案。然后，根據(jù)嗅球上的反應(yīng)模式，在大腦進(jìn)行與情緒和記憶相關(guān)的綜合信息加工[3]。由于每種類型的嗅覺(jué)受體具有不同的分子選擇性，因此出現(xiàn)在嗅球上的刺激模式因分子而異。也就是說(shuō)，對(duì)氣味的印象也因分子而異。

氣味感官評(píng)價(jià)測(cè)試已被廣泛采用，獲得通過(guò)語(yǔ)言描述符量化的嗅覺(jué)描述符。嗅覺(jué)描述符的提取不僅在食品和化妝品行業(yè)，而且在其他行業(yè)的消費(fèi)產(chǎn)品評(píng)價(jià)[4]中都是必不可少的。對(duì)大量化學(xué)品進(jìn)行感官評(píng)估測(cè)試需要大量的時(shí)間和資源，本身是不切實(shí)際的。因此，本研究的目的是通過(guò)有限的樣本分析，建立數(shù)學(xué)模型來(lái)預(yù)測(cè)嗅覺(jué)描述符。質(zhì)譜是化學(xué)物質(zhì)具有代表性的物理化學(xué)性質(zhì)之一，早期的研究闡明了化學(xué)物質(zhì)的氣味與其化學(xué)結(jié)構(gòu)之間的關(guān)系[5]。大量的質(zhì)譜數(shù)據(jù)可以用來(lái)構(gòu)建嗅覺(jué)描述符的預(yù)測(cè)模型。一些研究通過(guò)主成分分析(PCA)和非負(fù)矩陣分解(NMF)等線性建模方法報(bào)道了化學(xué)物質(zhì)氣味特征與其理化參數(shù)之間的關(guān)系[6-7]。這些研究表明，一些基本參數(shù)確實(shí)會(huì)影響人們對(duì)氣味的感知。由于質(zhì)譜數(shù)據(jù)本質(zhì)上是高維稀疏的，雖然PCA和NMF是眾所周知的預(yù)測(cè)建模方法，但它們不適合高維稀疏的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。因此，很難得出這些線性建模技術(shù)與系統(tǒng)完全兼容的結(jié)論。深度學(xué)習(xí)建模是非線性建模中最權(quán)威的方法之一，具有廣泛的應(yīng)用前景。本文設(shè)計(jì)AE-SVM來(lái)對(duì)質(zhì)譜數(shù)據(jù)進(jìn)行提取特征并完成對(duì)嗅覺(jué)描述符的分類。

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作者信息:

朱紅梅，駱德漢，莫卓峰

(廣東工業(yè)大學(xué) 信息工程學(xué)院，廣東 廣州510006)