CN111044683A - 一种可先天识别和后天训练的电子鼻技术及其应用 - Google Patents
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Abstract
本发明属于气味分析检测领域，并具体公开了一种可先天识别和后天训练的电子鼻技术及其应用。该技术包括：根据待测气体中标识性气体的动力学分子尺寸，确定气体传感阵列中气体过滤模块的孔径，然后将待测气体通入该气体传感阵列；进入无导师模式，分别对每个气体传感阵列采集到的信号进行无导师模式识别，判断不同分子尺寸对应的标识性气体的浓度；进入有导师模式，将后天训练建立的信号与样本特征的模式识别映射关系作为数据库，输入气体传感阵列采集到的全部信号，即可获得待测气体的特征。本发明基于分子筛效应梯度分离不同尺寸的气体分子，以在分子尺寸上对气体响应信号进行谱学展开，实现复杂气氛的多组分气体检测，提升电子鼻技术的选择性。
Description
技术领域
本发明属于气味分析检测领域，更具体地，涉及一种可先天识别和后天训练的电子鼻技术及其应用。
背景技术
电子鼻技术是一种通过气体传感阵列+模式识别方式分辨气味间差异的气味识别的技术。这种技术是通过对样本进行测试和模式训练，再经过模式识别实现的，而这一过程又被称作建立数据库。数据库的建立是电子鼻仪器制造完成后，在应用中实现的，因此是经过后天训练而具备的识别能力。
在电子鼻的气味检测应用中，需要识别样本的众多特性，有一些特性是没有标识性物质的，是由多个不同类别的气体分子综合作用的，例如烟草的醇化程度；有一些特性是有标识性物质的，是由某一个类别的气体分子决定的，例如烟草的霉变程度、烟虫滋生危害程度。对于没有标识性物质的样本特征识别，一般都是通过后天的训练，将传感器对样本的气味响应，与样本的特性建立模式识别映射关系。但是后天训练过程存在以下缺陷：过程比较繁琐，识别样本的数量越多，所需的后天训练越多，工作量巨大；传感器漂移会增加识别误差，到一定程度后，导致后天训练的数据库需要重新建立；不同传感器后天训练的数据库之间不可移植，导致传感器升级更换也需要重新建立数据库。
因此，对于有标识性物质的样本特征识别，若电子鼻不需要后天训练便可具备先天识别能力，即能够有效减少电子鼻的后天训练量，提高电子鼻技术的竞争优势，拓宽其应用。
发明内容
针对现有技术的上述缺点和/或改进需求，本发明提供了一种可先天识别和后天训练的电子鼻技术及其应用，其中该电子鼻技术通过设置孔径依次减小的气体过滤模块，能够基于分子筛效应梯度分离不同尺寸的气体分子，以在分子尺寸上对气体响应信号进行谱学展开，从而对由标识性气体决定的待测气体进行先天识别，以此减少后天训练量。
为实现上述目的，按照本发明的一个方面，提出了一种可先天识别和后天训练的电子鼻技术，该电子鼻技术包括如下步骤：
S1根据待测气体中标识性气体的动力学分子尺寸，确定气体传感阵列中气体过滤模块的孔径，然后将所述待测气体通入该气体传感阵列，以此将所述待测气体根据分子尺寸进行分离和识别；
S2首先进入无导师模式，分别对每个所述气体传感阵列采集到的信号进行无导师模式识别，判断不同分子尺寸对应的标识性气体的浓度，以此通过先天识别的方式获得所述待测气体的识别结果；
S3最后进入有导师模式，将后天训练建立的信号与样本特征的模式识别映射关系作为数据库，输入所述气体传感阵列采集到的全部信号，即可获得所述待测气体的特征，以此通过后天训练的方式获得所述待测气体的识别结果。
作为进一步优选的，所述步骤S1中，若所述标识性气体的动力学分子尺寸Di(i＝1,2,…,n,n≥1)的关系为D1＜D2＜…Dn，则所述气体过滤模块的孔径Ki(i＝1,2,…,n+1，n≥1)的关系为K1＜D1＜K2＜D2＜…＜Dn＜Kn+1，其中Di为第i个分子尺寸，Ki为第i个气体过滤模块的孔径。
作为进一步优选的，所述步骤S1中，所述气体传感阵列的种类为一种或多种。
作为进一步优选的，所述步骤S2中，所述无导师模式识别优选采用聚类分析方法进行识别。
按照本发明的另一方面，提供了一种可先天识别和后天训练的电子鼻技术在烟草检测中的应用，具体包括如下步骤：
S1将烟草霉变产生的挥发性气体或烟虫生理代谢产生的挥发性气体作为标识性气体，并根据所述标识性气体的动力学分子尺寸确定所述气体过滤模块的孔径，以此获得相应的气体传感阵列，然后将待测烟草产生的挥发性气体通入所述气体传感阵列；
S2首先进入无导师模式，分别对每个所述气体传感阵列采集到的信号进行无导师模式识别，判断不同分子尺寸对应的标识性气体的浓度，以此确定所述待测烟草的霉变程度或烟虫危害程度；
S3最后进入有导师模式，将后天训练建立的信号与烟草特征的模式识别映射关系作为数据库，输入所述气体传感阵列采集到的全部信号，即可获得所述待测烟草的特征，以此通过后天训练的方式对所述待测烟草进行鉴定。
作为进一步优选的，所述步骤S1中，烟草霉变产生的挥发性气体包括1-辛烯-3-醇、2-戊酮和2-甲基-1-丁醇。
作为进一步优选的，所述步骤S3中，所述烟草特征包括烟草醇化程度、烟草产地、烟草等级或烟草真伪。
作为进一步优选的，所述步骤S3中，建立所述数据库包括如下子步骤：
S31将不同特征的烟草作为标准样品，并将所述标准样品产生的挥发性气体通入所述气体传感阵列；
S32根据所述传感阵列采集到的信号与其特征建立模式识别映射关系，以此获得所述数据库。
总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，主要具备以下的技术优点：
1.本发明在气体传感阵列中设置具有孔径依次减小的气体过滤模块，能够基于分子筛效应梯度分离不同尺寸的气体分子，以在分子尺寸上对气体响应信号进行谱学展开，实现复杂气氛的多组分气体检测，大大提升了电子鼻技术的选择性，对于由标识性气体决定的待测气体，可以直接通过先天识别的方式进行检测，对于没有标识性气体决定的待测气体，则通过后天训练的方式进行检测，从而极大地解决了目前电子鼻技术中后天训练工作量大的问题，并减少了传感器识别信号漂移的影响，进而提升了检测结果的准确性；
2.此外，本发明可以应用在烟草检测中，将烟草霉变产生的有机化合物作为标识性气体，可以通过先天识别的方式判断待测烟草的霉变程度，减少后天训练量，同时对于烟草特征如草醇化程度、烟草产地、烟草等级或烟草真伪等，则可以通过后天训练的方式进行识别，从而根据检测需要选择合适的识别方式。
附图说明
图1是本发明优选实施例提供的可先天识别和后天训练的电子鼻技术的检测流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
如图1所示，本发明实施例提供了一种可先天识别和后天训练的电子鼻技术，该电子鼻技术包括如下步骤：
S1根据待测气体中标识性气体的动力学分子尺寸，确定气体传感阵列中气体过滤模块的孔径，然后将待测气体通入该气体传感阵列，以此将待测气体根据分子尺寸进行分离和识别；
更具体地，若标识性气体的动力学分子尺寸Di(i＝1,2,…,n,n≥1)的关系为D1＜D2＜…Dn，则气体过滤模块的孔径Ki(i＝1,2,…,n+1，n≥1)的关系为K1＜D1＜K2＜D2＜…＜Dn＜Kn+1，其中Di为第i个分子尺寸，Ki为第i个气体过滤模块的孔径，并且气体传感阵列具有m种类型，(m≥1，且m为正整数)；
S2首先进入无导师模式，将同一孔径内气体传感阵列采集到的信号Si，1-Si,m(i＝1,2,…,n+1，n≥1)作为一个样本进行无导师模式识别，判断两个孔径之间的分子尺寸对应的标识性气体的浓度，以此通过先天识别的方式获得待测气体的识别结果；
S3最后进入有导师模式，将后天训练建立的信号与样本特征的模式识别映射关系作为数据库，输入气体传感阵列采集到的全部信号Si,j(i＝1,2,…,n+1，n≥1，j＝1,2,…，m)，即可获得待测气体的特征，以此通过后天训练的方式获得待测气体的识别结果。
进一步，步骤S2中，无导师模式识别采用聚类、离散点检测和降维的方式进行识别，并且优选采用聚类分析方法进行识别。
按照本发明的另一方面，提供了一种上述可先天识别和后天训练的电子鼻技术在烟草检测中的应用，其包括如下步骤：
S1将烟草霉变产生的挥发性气体或烟虫生理代谢产生的挥发性气体作为标识性气体，并根据所述标识性气体的动力学分子尺寸确定所述气体过滤模块的孔径，以此获得相应的气体传感阵列，然后将待测烟草产生的挥发性气体通入所述气体传感阵列；
更具体地，在烟草储藏过程中，在环境温度合适的情况下，细菌和真菌大量生长，使得烟草发生霉变，产生霉味，其中，常见烟草霉菌类型黑曲霉、产黄青霉等；一般常见的烟草霉菌菌株在代谢过程中产生的微生物挥发性有机化合物(MVOCs)，其中主要包括1-辛烯-3-醇、2-戊酮和2-甲基-1-丁醇，将其作为烟草霉变的标识性气体，利用MaterialStudio6.0软件模拟1-辛烯-3-醇、2-戊酮和2-甲基-1-丁醇的分子架构，得到其分子尺寸分别D1、D2、D3，其中D1＜D2＜D3；根据标识性气体的分尺寸大小选取孔径分别为K1、K2、K3、K4的气体过滤模块，其中K1、K2、K3、K4满足关系式：K1＜D1＜K2＜D2＜K3＜D3＜K4；
在烟草醇化过程中，由于醇化阶段的不同，不同的化学物质含量的变化幅度各异，挥发性有机物(如挥发酸)含量各不相同，因此烟草的醇化程度是混合气体分子综合作用的，因此醇化程度没有标识性气体；
S2首先进入无导师模式，分别对每个气体传感阵列采集到的信号进行无导师模式识别，判断不同分子尺寸对应的标识性气体的浓度，以此确定待测烟草的霉变程度或烟虫危害程度；
更具体地，测试烟草霉变程度的过程中，对获得的信号S1,1-S1,m，S2,1-S2,m，S3,1-S3,m,S4,1-S4,m进行聚类分析，依据信号S4,1-S4,m与S3,1-S3,m的聚类距离，判断标识气体2-甲基-1-丁醇的浓度大小，依据信号S2,1-S2,m与S3,1-S3,m的聚类距离，判断标识气体2-戊酮的浓度大小，依据信号S1,1-S1,m与S2,1-S2,m的聚类距离，判断标识气体1-辛烯-3-醇的浓度大小，以此确定待测烟草的霉变程度；
S3最后进入有导师模式，将后天训练建立的信号与烟草特征的模式识别映射关系作为数据库，输入气体传感阵列采集到的全部信号，即可获得待测烟草的特征，以此通过后天训练的方式对待测烟草进行鉴定，其中烟草特征包括烟草醇化程度、烟草产地、烟草等级或烟草真伪。
进一步，步骤S3中，建立数据库包括如下子步骤：
S31将不同特征的烟草作为标准样品，并将所述标准样品产生的挥发性气体通入所述气体传感阵列；
S32根据所述传感阵列采集到的信号与其特征建立模式识别映射关系，以此获得所述数据库。
按照本发明的一个优选实施例，当测试烟草醇化程度时，建立数据库包括如下子步骤：
S31将不同醇化程的烟草作为标准样品，并将标准样品产生的挥发性气体通入气体传感阵列，可以选择醇化时间为1月、2月、3月…48月的烟叶作为标准样品；
S32根据传感阵列采集到的信号与其醇化程度建立模式识别映射关系，以此获得数据库。
本领域的技术人员容易理解，以上仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种可先天识别和后天训练的电子鼻技术，其特征在于，该电子鼻技术包括如下步骤：
S1根据待测气体中标识性气体的动力学分子尺寸，确定气体传感阵列中气体过滤模块的孔径，然后将所述待测气体通入该气体传感阵列，以此将所述待测气体根据分子尺寸进行分离和识别；
S2首先进入无导师模式，分别对每个所述气体传感阵列采集到的信号进行无导师模式识别，判断不同分子尺寸对应的标识性气体的浓度，以此通过先天识别的方式获得所述待测气体的识别结果；
S3最后进入有导师模式，将后天训练建立的信号与样本特征的模式识别映射关系作为数据库，输入所述气体传感阵列采集到的全部信号，即可获得所述待测气体的特征，以此通过后天训练的方式获得所述待测气体的识别结果。
2.如权利要求1所述的可先天识别和后天训练的电子鼻技术，其特征在于，所述步骤S1中，若所述标识性气体的动力学分子尺寸Di(i＝1,2,…,n,n≥1)的关系为D1＜D2＜…Dn，则所述气体过滤模块的孔径Ki(i＝1,2,…,n+1，n≥1)的关系为K1＜D1＜K2＜D2＜…＜Dn＜Kn+1，其中Di为第i个分子尺寸，Ki为第i个气体过滤模块的孔径。
3.如权利要求1所述的可先天识别和后天训练的电子鼻技术，其特征在于，所述步骤S1中，所述气体传感阵列的种类为一种或多种。
4.如权利要求1～3任一项所述的可先天识别和后天训练的电子鼻技术，其特征在于，所述步骤S2中，所述无导师模式识别优选采用聚类分析方法进行识别。
5.一种如权利要求1～4任一项所述的可先天识别和后天训练的电子鼻技术在烟草检测中的应用，其特征在于，具体包括如下步骤：
S1将烟草霉变产生的挥发性气体或烟虫生理代谢产生的挥发性气体作为标识性气体，并根据所述标识性气体的动力学分子尺寸确定所述气体过滤模块的孔径，以此获得相应的气体传感阵列，然后将待测烟草产生的挥发性气体通入所述气体传感阵列；
S2首先进入无导师模式，分别对每个所述气体传感阵列采集到的信号进行无导师模式识别，判断不同分子尺寸对应的标识性气体的浓度，以此确定所述待测烟草的霉变程度或烟虫危害程度；
S3最后进入有导师模式，将后天训练建立的信号与烟草特征的模式识别映射关系作为数据库，输入所述气体传感阵列采集到的全部信号，即可获得所述待测烟草的特征，以此通过后天训练的方式对所述待测烟草进行鉴定。
6.如权利要求5所述的可先天识别和后天训练的电子鼻技术在烟草检测中的应用，其特征在于，所述步骤S1中，烟草霉变产生的挥发性气体包括1-辛烯-3-醇、2-戊酮和2-甲基-1-丁醇。
7.如权利要求5所述的可先天识别和后天训练的电子鼻技术在烟草检测中的应用，其特征在于，所述步骤S3中，所述烟草特征包括烟草醇化程度、烟草产地、烟草等级或烟草真伪。
8.如权利要求5～7任一项所述的可先天识别和后天训练的电子鼻技术在烟草检测中的应用，其特征在于，所述步骤S3中，建立所述数据库包括如下子步骤：
S31将不同特征的烟草作为标准样品，并将所述标准样品产生的挥发性气体通入所述气体传感阵列；
S32根据所述传感阵列采集到的信号与其特征建立模式识别映射关系，以此获得所述数据库。
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2019
- 2019-12-25 CN CN201911357258.6A patent/CN111044683B/zh active Active
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