JP2021071348A - 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】においの分類を表す指標を少ないセンサ数で表現し、これらの指標に基づいて、においを識別することのできる情報処理装置を提供すること。【解決手段】実施形態による情報処理装置は、においに対する反応が異なる第１個数のセンサからの前記第１個数の出力信号が入力され、前記第１個数の出力信号から前記第１個数より多い第２個数の指標値を求め、前記第１個数の出力信号と前記第２個数の指標に基づいて指標値を求める指標値演算部と、前記指標値を用いてにおいを識別する識別部と、を具備する。【選択図】図１

Description

本発明の実施形態はにおいを識別する情報処理装置、情報処理方法及びプログラムに関する。

近年、大気汚染による地球環境問題が顕在化し、工場や車からの排出ガスの規制強化を背景とした危険物資、悪臭などの環境モニタリングの必要性が高まっている。また、生活環境へ個人の嗜好性を取り入れる傾向が高まり、生活用品に様々な香料が用いられるようになり、フレグランス分野での嗜好性モニタリングも重要になってきている。また、飲食料分野での品質管理、生産管理での官能評価、水道水のカビ臭の官能評価、医療分野での嗅覚を活用した嗅診や動物によるガン患者の呼気や尿を嗅ぎ分ける診断など、においを判別する技術に関する開発が期待されている。

特ににおいの嗜好性、品質・生産管理などの検査にはこれまで、ガスクロマトグラフ質量分析（Gas Chromatograph Mass Spectrometer：ＧＣ−ＭＳ）や液体クロマトグラフ質量分析（Liquid Chromatograph Mass Spectrometer：ＬＣ−ＭＳ）などの機器分析機が使用されており、これらによるにおいの定量および定性分析が主であり、その分析には専門家によるオペレーションが必須である。また分析に時間を要するため、リアルタイムでにおいの分析を行う場合には、人の嗅覚を利用した官能検査に頼っているのが現状である。

そこで、人の嗅覚に依存した官能評価を行っている分野において、人の嗅覚を代替する官能評価判別が可能なセンシングシステムが求められている。このシステムが提供できれば、現在におい判別で人が介在する工程を有するシステムで運用されている分野において、システムの自動化を実現することができる。

従来、においの識別や評価は人の嗅覚を用いて行われており、専門家の経験と勘で行われている場合が一般的である。人の嗅覚を利用しているため、客観的な指標でにおいを評価することが困難であり、また同一検体を複数の専門家で評価するため、手間と時間を要するという問題点もある。しかし、例えば、バラの香り、甘いにおい等の漠然としたにおいを何らかの指標（数値）にしたい要望がある。

近年、においを識別するセンシングシステムの傾向として、人の嗅覚を模倣して多くのセンサを搭載し演算する方法がとられている。しかしながら人の嗅覚機構を模倣しようとすると、多くのセンサが必要となるし、取得データ、演算処理も膨大となる。

特許第３８８２７２０号公報 特許第４３７４７２３号公報 特許第６５０８４４０号公報

ＪＶＲＳＪ， １８（２）， ｐｐ．１０３−１０９（２０１３） Ｊ．Ｊａｐａｎ Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ ｏｎ Ｏｄｏｒ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ， ３６（６）， ｐｐ．３４５−３６５（２００５）

本発明の目的は、においの分類を表す指標を少ないセンサ数で表現し、これらの指標に基づいて、においを識別することのできる情報処理装置を提供することである。

実施形態による情報処理装置は、においに対する反応が異なる第１個数のセンサからの前記第１個数の出力信号が入力され、前記第１個数の出力信号から前記第１個数より多い第２個数の指標を求め、前記第１個数の出力信号と前記第２個数の指標に基づいて指標値を求める指標値演算部と、前記指標値を用いてにおいを識別する識別部と、を具備する。

におい識別のための指標の概略を示す図である。 センサ数と指標との関係の一例を示す図である。 第１実施形態による情報処理装置を含むセンシングシステムの一例を示すブロック図である。 第１実施形態による情報処理装置の一例を示すブロック図である。 第１実施形態におけるにおい識別プログラムのモジュールの一例を示す図である。 第１実施形態においてセンサ出力から指標値パターンを作成する一例を示す図である。 第１実施形態における指標値パターンの一例である表を示す図である。 第１実施形態における指標値パターンの他の例であるレーダーチャートを示す図である。 第１実施形態による識別動作の一例を示すフローチャートである。 第１実施形態による識別動作の一例を示すフローチャートである。 第１実施形態における既知試料の指標値パターンの一例を示す図である。 第１実施形態における識別対象試料の識別結果の一例を示す図である。 第２実施形態におけるにおい識別プログラムのモジュールの一例を示す図である。 第２実施形態における識別対象試料の指標値パターンを変形した識別対象試料の第２指標値パターンの一例であるレーダーチャートを示す図である。 第２実施形態における既知試料の指標値パターンを変形した既知試料の第２指標値パターンの一例であるレーダーチャートを示す図である。 第２実施形態による識別動作の一例を示すフローチャートである。 第３実施形態による情報処理装置を含むセンシングシステムの一例を示すブロック図である。 第４実施形態による情報処理装置を含むセンシングシステムの一例を示すブロック図である。

以下、図面を参照して、実施形態を説明する。以下の説明は、実施形態の技術的思想を具体化するための装置や方法を例示するものであって、実施形態の技術的思想は、以下に説明する構成要素の構造、形状、配置、材質等に限定されるものではない。当業者が容易に想到し得る変形は、当然に開示の範囲に含まれる。説明をより明確にするため、図面において、各要素のサイズ、厚み、平面寸法又は形状等を実際の実施態様に対して変更して模式的に表す場合もある。複数の図面において、互いの寸法の関係や比率が異なる要素が含まれることもある。複数の図面において、対応する要素には同じ参照数字を付して重複する説明を省略する場合もある。いくつかの要素に複数の呼称を付す場合があるが、これら呼称の例はあくまで例示であり、これらの要素に他の呼称を付すことを否定するものではない。また、複数の呼称が付されていない要素についても、他の呼称を付すことを否定するものではない。なお、以下の説明において、接続は直接的な接続のみならず、他の要素を介して間接的に接続されることも意味する。

［第１実施形態］
第１実施形態では、においに対して互いに異なる相互作用を示す複数のセンサによりガス試料（以下、単に試料と称する）が測定される。複数のセンサの個数をｎとする。ｎ個のセンサから出力されたｎ個の出力信号、つまりセンサ出力値が情報処理装置に入力される。情報処理装置は、センサ出力値そのものではなく、センサ出力値と指標とを用いて指標値を求める。この指標値に基づいてにおいを識別する。指標はセンサどうしの組み合わせから求めることができる。指標について、詳しくは後述する。センサ出力値の組み合わせ方を定義するものが指標である。指標の定義にセンサ出力値を当てはめると、指標の値（指標値）が得られる。

においは指標値の集合である指標値パターンにより表される。既知試料のにおいに関する複数の指標値パターンを用意しておけば、識別対象試料のにおいに関する指標値パターンを複数の既知試料のにおいに関する複数の指標値パターンと比較することにより、識別対象試料のにおいの質と強度を識別することができる。

指標値パターンを構成する指標の数Ｍはセンサ数ｎより大きい。このため、より少ないセンサ数およびデータ演算量で、人間の嗅覚機構を模倣したにおい識別が可能である。

指標は、ｎ個のセンサそれぞれに基づくｎ個の指標と、ｎ個のセンサの中の少なくとも２個のセンサの組み合わせに基づく指標を含む。少なくとも２個のセンサの組み合わせは、少なくとも２個のセンサ出力値の加算、少なくとも２個のセンサ出力値の乗算又は少なくとも２個のセンサ出力値を所定の演算式で演算することを含む。さらに、単に少なくとも２個のセンサ出力値の組み合わせではなく、少なくとも２個のセンサ出力値の重み付け加算又は少なくとも２個のセンサ出力値の重み付け乗算を用いてもよい。あるいは、演算式で演算する場合、演算式がセンサ出力値に関する重みを含んでもよい。重み付けはｎ個のセンサそれぞれに基づくｎ個の指標に行ってもよい。

例えば、センサが３個の場合は、図１に示すように７個の指標まで定義可能である。第１、第２、第３センサを３次元空間のＸ、Ｙ、Ｚ軸にそれぞれ割り当てると、Ｘ、Ｙ、Ｚ軸上に第１、第２、第３指標が定義される。さらに、Ｘ−Ｙ平面内に第４指標が定義され、Ｙ−Ｚ平面内に第５指標が定義され、Ｚ−Ｘ平面内に第６指標が定義され、Ｘ−Ｙ−Ｚ空間内に第７指標が定義される。

Ｘ、Ｙ、Ｚ軸上の第１、第２、第３指標値は第１、第２、第３センサの出力値にそれぞれ基づく。Ｘ−Ｙ平面内の第４指標値は第１、第２センサの出力値の組み合わせに基づく。Ｙ−Ｚ平面内の第５指標値は第２、第３センサの出力値の組み合わせに基づく。Ｚ−Ｘ平面内の第６指標値は第３、第１センサの出力値の組み合わせに基づく。Ｘ−Ｙ−Ｚ空間内の第７指標値は第１、第２、第３センサの出力値の組み合わせに基づく。

少なくとも２個のセンサの出力値が重み付け加算又は重み付け乗算される場合、あるいはセンサ出力値に関する重みを含む演算式を用いて少なくとも２個のセンサの出力値が演算される場合、重みが変わると、平面内又は空間内の指標値の位置が変わる。

センサ数ｎと指標の数Ｍは式１、式２の関係がある。

０＜ｎ／Ｍ＜１ （式２）
つまり、例えばｎ／Ｍは次のようになる。

センサ数が３の場合、ｎ／Ｍ＝３／７＝０．４２８、
センサ数が４の場合、ｎ／Ｍ＝４／１５＝０．２６６、
センサ数が５の場合、ｎ／Ｍ＝５／３１＝０．１６１、
センサ数が６の場合、ｎ／Ｍ＝６／６３＝０．０９５である。
このようにセンサ数が増えるに従って、センサ数に対してより多くの指標が定義される。センサ数が３、４、５、６の場合の指標数を図２に示す。

図３は、第１実施形態によるセンシングシステムの一例を示す図である。センシングシステムは情報処理システムと読み替えてもよい。センシングシステムは、センサデバイス１２と識別装置２２を備える。センサデバイス１２は識別装置２２と電気的に接続される。センサデバイス１２は筐体を備え、センサカセット１０とポンプ１４が筐体内に配置される。筐体は、密閉されるように構成されてもよい。センサデバイス１２の筐体には、吸気弁１６と排気弁１８が設けられる。吸気弁１６の近傍には試料８が存在する。試料８は、におい分子を含むガスのみに限らず、におい分子を含む液体でもよい。液体から気化した気体中に含まれるにおい分子を測定してもよいし、液体を発泡させ、におい分子がより多く大気中に放出される状況で、におい分子を測定してもよい。センサデバイス１２の筐体には吸気弁１６と排気弁１８は設けられなくともよい。このような場合でも、試料８は筐体内に入ることができるため、センサカセット１０と測定したい試料８は接することができるためである。

吸気弁１６と排気弁１８は、例えば電磁弁からなる。吸気弁１６と排気弁１８は、ポンプ１４と連動して、筐体内に試料８を吸気したり、筐体から試料８を排気する。図３は、ポンプ１４がセンサカセット１０より下流側（試料８は吸気弁１６から排気弁１８に向かって流れるので、吸気弁１６側が上流側、排気弁１８側が下流側である）に配置する例を示すが、ポンプ１４の配置はこれに限定されない。例えば、センサカセット１０より上流側に配置してもよい。ポンプ１４をセンサカセット１０より下流側に配置すると、センサカセット１０に試料８が吸着する可能性が低くなる可能性がある。

センサカセット１０は、特定のにおいに対する反応が異なるｎ個のセンサを備える。センサは、においに対して相互作用を示す。例えば、センサは、半導体センサ、水晶振動子マイクロバランス（Quartz crystal microbalance：ＱＣＭ）、マイクロカンチレバー（Micro Cantilever：ＭＣＬ）、ひずみセンサ、イオン感応性電界効果トランジスタ（Ion-Sensitive Field-Effect Transistor：ＩＳＦＥＴ）、グラフェン層を有する電界効果トランジスタなどが使用でき、特に限定する必要はない。これらセンサがにおいに対し反応するために必要な物質についても、金属有機構造体（ＭＯＦ：Metal Organic Framework）、イオン感応膜などが利用可能であり、特に限定されない。ＭＯＦでは、識別対象試料のにおい分子の有無により（有りの場合は濃度にもより）構造体中ににおい分子を取り込み、全体の質量およびＭＯＦを構成する分子とにおい分子との相互作用が変化する。そのため、例えばＱＣＭの場合、におい分子の有無により質量が変化し、におい分子の濃度が測定できる。グラフェン層を有する電界効果トランジスタの場合、電界効果トランジスタの電気特性は、識別対象のにおい分子の有無により（有りの場合は濃度にもより）変化する。そのため、電界効果トランジスタの電気特性を測定することにより、におい分子の有無、あるいは濃度が測定できる。

なお、実施形態で使用するセンサは、においを検知することのできるセンサであれば何でもよく、上記の例に限定される必要はない。

センサカセット１０が備えるセンサの種類に応じて識別対象のにおいの質が変わるので、センサカセット１０は、識別対象のにおいの質に応じて適宜交換可能であってもよい。異なる質のにおいに対して異なる相互作用を示す多数のセンサカセット１０を用意し、識別対象のにおいの質に合わせてセンサカセット１０を交換すれば、１個のセンサデバイス１２で多くの質のにおいと強度を識別することができる。例えば、センサカセット１０はセンサデバイス１２に対して着脱可能に取り付けられている。しかし、センサカセット１０が交換可能であることは必須ではなく、センサカセット１０がセンサデバイス１２に固定されていても問題はない。

識別装置２２は、センサカセット１０の出力を演算処理して、試料のにおい識別を行う。識別装置２２は、におい識別するにあたり、ポンプ１４、吸気弁１６、排気弁１８を連動して制御してもよい。

図４は、第１実施形態による識別装置２２の一例を示すブロック図である。この場合、センサデバイス１２は、ポンプ１４を駆動するドライバ１５及び吸気弁１６と排気弁１８を駆動するドライバ１９を備える。識別装置２２は、出力信号から第１個数より多い第２個数の指標を求め、出力信号と指標に基づいて指標値を求める指標値演算部と、指標値を用いてにおいを識別する識別部とを備える。識別装置２２は、指標値演算部と識別部と情報の授受ができればよい。そのため、識別装置２２に指標値演算部と識別部は内蔵されてなくてよい。識別装置２２はセンサカセット１０の出力信号を識別装置２２内に取り込むインターフェース（Ｉ／Ｆ）２４、ドライバ１５に駆動信号を出力するインターフェース（Ｉ／Ｆ）２６、及びドライバ１９に駆動信号を出力するインターフェース（Ｉ／Ｆ）２８を備えてもよい。インターフェース２４は、入力部とも称する。識別装置２２は、全体を制御するＣＰＵ３２、ＣＰＵ３２が実行するプログラム等を記憶する不揮発性メモリ３４、作業中のデータ等を記憶する揮発性メモリ３６、入力デバイス３８、及び表示デバイス４０も備える。プログラムはにおい識別プログラムを含む。不揮発性メモリ３４としては、例えばフラッシュメモリが用いられ、揮発性メモリ３６としては例えばＲＡＭが用いられる。以下、不揮発性メモリ３４をフラッシュメモリと称し、揮発性メモリ３６をＲＡＭと称する。

入力デバイス３８は、識別装置２２に種々の情報を入力する。種々の情報は、例えば動作モードが識別モードであるか学習モードであるかを示す動作モード情報を含む。学習モードでは、においが既知である既知試料が測定され、指標値が求められ、既知試料のにおいの質を示す試料特定情報、つまりセンサからの出力情報と指標値が対応付けられて、データベースが作成される。データベースはフラッシュメモリ３４、ＲＡＭ３６等の記憶部が備える。においが既知である既知試料とは、データベースがにおい情報を有している試料である。これに対して、においが未知である未知試料とは、データベースがにおい情報を有していない試料である。入力デバイス３８は試料特定情報の入力のために用いられてもよい。識別モードでは、未知試料である識別対象試料が測定され、指標値が求められ、データベースを参照して、試料特定情報が求められる。なお、実施形態による識別装置２２は動作モードとして学習モードを含まず、識別モードのみを含んでもよい。すなわち、学習は他の装置が行い、識別装置２２は学習結果であるデータベースを利用して識別対象試料を識別するだけの構成にしてもよい。その場合、入力デバイス３８は省略可能である。表示デバイス４０は、識別結果等を図表及び／又はテキストとして表示する。なお、識別装置２２に入力デバイス３８と表示デバイス４０を別々に設ける代わりに、表示機能と入力機能を備えるタッチパネルを設けてもよい。識別装置２２内の各部はシステムバス４２に接続され、ＣＰＵ３２により制御される。動作モードは必ずしもユーザにより選択される必要はなく、本実施形態に係る情報処理装置が学習モードであるか識別モードであるかを判別し、学習又は識別を行ってもよい。情報処理装置が測定試料のにおいの質を識別した結果、測定試料の情報を記憶部が有していると識別した場合、学習モードとなる。この場合、測定試料は既知のにおいを有している。情報処理装置が測定試料のにおいの質を識別した結果、測定試料の情報を記憶部が有していないと識別した場合、識別モードとなる。この場合、測定試料は未知のにおいを有している。

図５は、フラッシュメモリ３４に記憶され、ＣＰＵ３２により実行される、におい識別プログラム５２のモジュール構成の一例を示す図である。センサカセット１０からの信号がインターフェース２４を介してセンサカセット装着検知モジュール５４に入力される。センサカセット装着検知モジュール５４はセンサカセット１０がセンサデバイス１２に装着されているか否かを判定する。センサカセット装着検知モジュール５４から出力される装着検知信号がセンサ数検知モジュール５６、インターフェース２６、２８に入力される。インターフェース２６は装着検知信号をポンプ１４を駆動するドライバ１５に送信し、インターフェース２８は装着検知信号を、吸気弁１６、排気弁１８を駆動するドライバ１９に送信する。

センサ数検知モジュール５６はセンサカセット１０が装着されると、センサカセット１０が備えるセンサ数を検知する。センサ数検知モジュール５６から出力されるセンサ数信号が指標設定モジュール５８に入力される。指標設定モジュール５８はセンサ数に応じて、センサ数ｎより大きい個数Ｍの指標の定義を設定する。指標設定モジュール５８から出力される指標は指標値パターン作成モジュール６２に入力される。指標値パターン作成モジュール６２にはセンサカセット１０からの信号、つまりセンサ出力値もインターフェース２４を介して入力される。さらに、指標値パターン作成モジュール６２には入力デバイス３８からの動作モード情報と試料特定情報とセンサカセット１０の識別情報も入力される。

指標値パターン作成モジュール６２は、作成した指標値パターンを入力デバイス３８から入力された動作モード情報に基づいて、既知試料指標値パターン記憶モジュール６４又は識別モジュール６６に出力する。先述の指標値パターン作成モジュール６２と識別モジュール６６の処理方法は、においに対する反応が異なる第１個数のセンサからの第１個数の出力信号が入力され、第１個数の出力信号から第１個数より多い第２個数の指標を求め、第１個数の出力信号と第２個数の指標に基づいて指標値を求めることと、指標値を用いて、においを識別することと、を具備する情報処理方法である。動作モードが学習モードの場合、指標値パターン作成モジュール６２は、作成した指標値パターンを既知試料指標値パターン記憶モジュール６４に出力する。指標値パターン作成モジュール６２は、入力デバイス３８から入力されている試料特定情報も既知試料指標値パターン記憶モジュール６４に出力する。既知試料指標値パターン記憶モジュール６４は指標値パターンを試料特定情報とセンサカセット識別情報ともにＲＡＭ３６に書き込む。これにより、ＲＡＭ３６内に、試料特定情報と指標値パターンが対応付けられて記憶され、既知試料の指標値パターンのデータベースが作成される。動作モードが識別モードの場合、指標値パターン作成モジュール６２は、作成した指標値パターンを識別モジュール６６に出力する。

なお、ＲＡＭ３６に記憶されている指標値パターンは識別装置２２の電源がオフされる前にフラッシュメモリ３４に書き込まれる。フラッシュメモリ３４に記憶されている指標値パターンは識別装置２２の電源がオンされると、読み出され、ＲＡＭ３６に書き込まれる。しかし、ＲＡＭ３６を用いずに、指標値パターン記憶モジュール６４が既知試料の指標値パターンを試料特定情報とともにフラッシュメモリ３４に書き込んでもよい。

識別モジュール６６は、指標値パターン作成モジュール６２から出力される識別対象試料の指標値パターンと、ＲＡＭ３６に記憶されている既知試料の指標値パターンを比較することにより、識別対象試料のにおいを識別する。識別結果は表示デバイス４０に供給される。ここでも、ＲＡＭ３６を用いずに、指標値パターン作成モジュール６２から出力される識別対象試料の指標値パターンと、フラッシュメモリ３４に記憶されている既知試料の指標値パターンを比較してもよい。

におい識別プログラム５２は、ＲＡＭ３６に記憶されている既知試料の指標値パターンを学習し、新たな指標値パターンと試料特定情報の対応関係を作成する指標値パターン学習モジュール７２を備えることもある。指標値パターン学習モジュール７２は多変量解析、重回帰分析、主成分分析、ニューラルネットワーク等を用いることができる。

指標値パターンの作成の一例を、図６、図７を参照して説明する。例えば、センサカセット１０が４個のセンサＳ１、Ｓ２、Ｓ３、Ｓ４を備える場合、図６に示すように、センサ数ｎを示すセンサ数信号（ここでは、ｎ＝４）が指標設定モジュール５８に入力される。指標設定モジュール５８は、センサ数信号に基づいて図２（ｂ）に示すように１５個の指標ＩＤ１〜ＩＤ１５を設定する。１５個の指標ＩＤ１〜ＩＤ１５の定義を図７に示す。１５個の指標は、４個のセンサそれぞれにより定義される４個の指標と、４個のセンサの中の２個のセンサの組み合わせにより定義される６個の指標と、４個のセンサの中の３個のセンサの組み合わせにより定義される４個の指標と、４個のセンサ全ての組み合わせにより定義される１個の指標を含む。

単独のセンサにより定義される４個の指標は、センサＳ１により定義される第１指標ＩＤ１と、センサＳ２により定義される第２指標ＩＤ２と、センサＳ３により定義される第３指標ＩＤ３と、センサＳ４により定義される第４指標ＩＤ４を含む。第１指標ＩＤ１の指標値ＩＤｖ１はセンサＳ１の出力値ＳＯ１である。第２指標ＩＤ２の指標値ＩＤｖ２はセンサＳ２の出力値ＳＯ２である。第３指標ＩＤ３の指標値ＩＤｖ３はセンサＳ３の出力値ＳＯ３である。第４指標ＩＤ４の指標値ＩＤｖ４はセンサ出力Ｓ４の出力値ＳＯ１である。

２個のセンサの組み合わせにより定義される６個の指標は、センサＳ１、Ｓ２の組み合わせにより定義される第５標ＩＤ５と、センサＳ１、Ｓ３の組み合わせにより定義される第６指標ＩＤ６と、センサＳ１、Ｓ４の組み合わせにより定義される第７指標ＩＤ７と、センサＳ２、Ｓ３の組み合わせにより定義される第８指標ＩＤ８と、センサＳ２、Ｓ４の組み合わせにより定義される第９指標ＩＤ９と、センサＳ３、Ｓ４の組み合わせにより定義される第１０指標ＩＤ１０を含む。第５標ＩＤ５の指標値ＩＤｖ５はセンサＳ１、Ｓ２の出力値ＳＯ１、ＳＯ２の重み付け加算値（α５×ＳＯ１＋β５×ＳＯ２）である。第６指標ＩＤ６の指標値ＩＤｖ６はセンサＳ１、Ｓ３の出力値ＳＯ１、ＳＯ３の重み付け加算値（α６×ＳＯ１＋γ６×ＳＯ３）である。第７指標ＩＤ７の指標値ＩＤｖ７はセンサＳ１、Ｓ４の出力値ＳＯ１、ＳＯ４の重み付け加算値（α７×ＳＯ１＋δ７×ＳＯ４）である。第８指標ＩＤ８の指標値ＩＤｖ８はセンサＳ２、Ｓ３の出力値ＳＯ２、ＳＯ３の重み付け加算値（β８×ＳＯ２＋γ８×ＳＯ３）である。第９指標ＩＤ９の指標値ＩＤｖ９はセンサＳ２、Ｓ４の出力値ＳＯ２、ＳＯ４の重み付け加算値（β９×ＳＯ２＋δ９×ＳＯ４）である。第１０指標ＩＤ１０の指標値ＩＤｖ１０はセンサＳ３、Ｓ４の出力値ＳＯ３、ＳＯ４の重み付け加算値（γ１０×ＳＯ３＋δ１０×ＳＯ４）である。

３個のセンサの組み合わせにより定義される４個の指標は、センサＳ１、Ｓ２、Ｓ３の組み合わせにより定義される第１１標ＩＤ１１と、センサＳ１、Ｓ２、Ｓ４の組み合わせにより定義される第１２指標ＩＤ１２と、センサＳ１、Ｓ３、Ｓ４の組み合わせにより定義される第１３指標ＩＤ１３と、センサＳ２、Ｓ３、Ｓ４の組み合わせにより定義される第１４指標ＩＤ１４を含む。第１１指標ＩＤ１１の指標値ＩＤｖ１１はセンサＳ１、Ｓ２、Ｓ３の出力値ＳＯ１、ＳＯ２、ＳＯ３の重み付け加算値（α１１×ＳＯ１＋β１１×ＳＯ２＋γ１１×ＳＯ３）である。第１２指標ＩＤ１２の指標値ＩＤｖ１２はセンサＳ１、Ｓ２、Ｓ４の出力値ＳＯ１、ＳＯ２、ＳＯ４の重み付け加算値（α１２×ＳＯ１＋β１２×ＳＯ２＋δ１２×ＳＯ４）である。第１３指標ＩＤ１３の指標値ＩＤｖ１３はセンサＳ１、Ｓ２、Ｓ３の出力値ＳＯ１、ＳＯ３、ＳＯ４の重み付け加算値（α１３×ＳＯ１＋γ１３×ＳＯ３＋δ１３×ＳＯ４）である。第１４指標ＩＤ１４の指標値ＩＤｖ１４はセンサＳ２、Ｓ３、Ｓ４の出力値ＳＯ２、ＳＯ３、ＳＯ４の重み付け加算値（α１４×ＳＯ２＋γ１４×ＳＯ３＋δ１４×ＳＯ４）である。

４個のセンサの組み合わせにより定義される１個の指標は、センサＳ１、Ｓ２、Ｓ３、Ｓ４の組み合わせにより定義される第１５指標ＩＤ１５を含む。第１５指標ＩＤ１５に指標値ＩＤｖ１５はセンサＳ１、Ｓ２、Ｓ３、Ｓ４の出力値ＳＯ１、ＳＯ２、ＳＯ３、ＳＯ４の重み付け加算値（α１５×ＳＯ１＋β１５×ＳＯ２＋γ１５×ＳＯ３＋δ１５×ＳＯ４）である。

なお、α、β、γ、δはセンサ出力ＳＯ１、ＳＯ２、ＳＯ３、ＳＯ４に関する重み係数である。各指標についての重み係数は、任意に決めてもよいし、それらの和が１となるように正規化してもよい。

また、少なくとも２個のセンサの組み合わせに基づく指標は、少なくとも２個のセンサ出力値の重み付け加算により求める例を説明したが、これに限らず重み付け無しの単純加算、少なくとも２個のセンサ出力値の乗算、少なくとも２個のセンサ出力値の重み付け乗算、少なくとも２個のセンサ出力値を所定の演算式で演算することにより求めてもよい。

図６の説明に戻り、指標設定モジュール５８は、指標ＩＤ１〜ＩＤ１５の定義を指標値パターン作成モジュール６２に出力する。指標値パターン作成モジュール６２は、指標の定義にセンサ出力値ＳＯ１、ＳＯ２、ＳＯ３、ＳＯ４を当てはめ、指標ＩＤ１〜ＩＤ１５の指標値を計算する。指標値パターン作成モジュール６２は、図７に示すような指標毎の指標値からなる指標値パターンを出力する。なお、図８は、指標値パターンをレーダーチャート形式で示すものである。

図９、図１０のフローチャートを参照して、第１実施形態による情報処理のプログラム、におい識別プログラム５２の一動作例を説明する。情報処理プログラムはにおいに対する反応が異なる第１個数のセンサからの第１個数の出力信号を入力され、第１個数の出力信号から第１個数より多い第２個数の指標を求め、第１個数の出力信号と第２個数の指標に基づいて指標値を求める指標値演算手順と、指標値を用いて、においを識別する識別手順と、を実行させることができる。具体的に述べると、識別装置２２の電源がオンされると、におい識別プログラム５２が自動的に実行されてもよいし、識別装置２２がにおい識別プログラムの実行を指示する項目を含むメニューを表示し、ユーザがメニューを選択することによりにおい識別プログラム５２が実行されてもよい。ユーザがメニューを選択することによりにおい識別プログラム５２が実行される場合、メニュー内に動作モードの指定も含まれる。におい識別プログラム５２が自動的に実行される場合、実行開始時に、ユーザに動作モードの指定が要求される。なお、指定が無い場合も動作することができる。指定がない場合は、動作モードは識別モードとされ、ユーザが指定した場合のみ、動作モードが学習モードとされてもよい。また、指定が無い場合、におい識別プログラムが学習モードであるか識別モードであるかを判別し、学習又は識別を行ってもよい。

におい識別プログラム５２が実行されると、図９のステップ１０２で、センサカセット装着検知モジュール５４は、センサカセット１０がセンサデバイス１２に装着されているか否か判定する。センサカセット装着検知モジュール５４は装着を検出すると、装着検知信号をセンサ数検知モジュール５６へ供給する。ステップ１０４で、センサ数検知モジュール５６は、センサカセット１０が搭載しているセンサ数を調べ、センサ数情報を指標設定モジュール５８に送信する。ステップ１０５で、指標設定モジュール５８はセンサ数に応じて指標の定義を設定し、設定した指標の定義を指標値パターン作成モジュール６２へ送信する。

センサカセット１０は、センサ数を示す信号を識別装置２２に送信するように構成されていてもよい。この場合、識別装置２２からの問い合わせに応答してセンサカセット１０がセンサ数を示す信号を識別装置２２に送信してもよいし、装着中は常にセンサカセット１０がセンサ数を示す信号を送信してもよい。あるいは、センサカセット１０がセンサ数を示す情報を持つ端子を備え、識別装置２２がその端子の情報を読み取ってもよい。さらに、識別装置２２のメニュー表示に従い、ユーザが、入力デバイス３８を用いて、センサカセット１０のセンサ数を示す信号を入力するように構成してもよい。

さらに、センサカセット１０は、センサカセット１０自身の識別情報と、搭載しているセンサの種類を示す識別情報を識別装置２２に送信するように構成されていてもよい。

ステップ１０６で、ドライバ１９が吸気弁１６を閉じて排気弁１８を開けて、ドライバ１５がポンプ１４を駆動する。これにより、センサデバイス１２内が排気される。ステップ１０８で、ドライバ１９が吸気弁１６を開けて排気弁１８を閉じ、ドライバ１５がポンプ１４を駆動する。これにより、センサデバイス１２の筐体内に測定対象試料が充満される。

ステップ１１２で、ドライバ１９が吸気弁１６を閉じて、試料のにおい分子の量と濃度を測定する。試料の測定を一定時間継続し、その間、センサ出力を複数回サンプリングして、それらの平均値を求めてもよいし、一定時間のセンサ出力の累積値を求めてもよい。

なお、試料のガスの量は少ないので、吸気弁１６と排気弁１８を常時開放しておき、試料を吸引し続けながら測定してもよい。

ステップ１１４で、指標値パターン作成モジュール６２は、ステップ１０５で設定された各指標の定義式（図７）にセンサカセット１０の各センサＳ１〜Ｓ４の出力値ＳＯ１〜ＳＯ４を代入し、指標値パターンを求める。

ステップ１１６で、指標値パターン作成モジュール６２は、動作モードが学習モードであるか識別モードであるかを判定する。この判定は、メニュー画面等からのユーザによる指定に基づいてもよいし、ステップ１１４で求めた指標値パターンがＲＡＭ３６に記憶されている既知試料の指標値パターンと一致（類似も含む）するか否かに基づいてもよい。すなわち、測定試料の指標値パターンが既知試料の指標値パターンと一致又は類似する場合は、識別モードであると判定し、測定試料の指標値パターンが未知試料の指標値パターンである場合は、学習モードであると判定してもよい。

動作モードが学習モードであると判定された場合、ステップ１１８で、既知試料指標値パターン記憶モジュール６４は既知試料の指標値パターンを試料特定情報とともにＲＡＭ３６に書き込む。なお、既知試料指標値パターン記憶モジュール６４はセンサカセット識別情報も指標値パターンに関連付けてＲＡＭ３６に書き込む。

図１１は、既知試料の指標値パターンの一例を示す。説明の便宜上、図１１では指標値パターンがレーダーチャート形式で表示されるが、ＲＡＭ３６に書き込まれているのは、図７に示すような表である。試料特定情報である試料の質は、例えばカビ臭、青草臭、金属臭、…等を含む。カビ臭の質にはカビ臭１、カビ臭２、…等の複数の指標値パターンが含まれる。青草臭、金属臭にも同様に複数の指標値パターンが含まれる。

なお、ステップ１１８の既知試料の指標値パターンのＲＡＭ３６への書き込み後、指標値パターン学習モジュール７２が、多数の既知試料の指標値パターンから他の試料の指標値パターンと試料特定情報を学習により求め、求めた指標値パターンを新しい指標値パターンとして試料特定情報とともにＲＡＭ３６に書き込んでもよい。

ユーザは、入力デバイス３８を用いて測定終了指示を随時入力することができる。ＣＰＵ３２は、ステップ１２２で、測定終了指示が入力されたか否か判定する。測定終了指示が入力された場合、におい識別プログラムは終了する。測定終了指示が入力されていない場合、ステップ１０６以降が再度実行され、次の試料が測定される。なお、測定対象試料のにおいの質に応じてセンサカセット１０を交換してもよい。

ステップ１１６で動作モードが識別モードであると判定された場合、図１０のステップ１２４で、識別モジュール６６は、ＲＡＭ３６に記憶されている既知試料の指標値パターンの中の識別対象試料を測定したセンサカセットを用いて測定された指標値パターンを順次読み出し、識別対象試料の指標値パターンと順次比較し、識別対象試料の指標値パターンに類似する１つ又は複数の既知試料の指標値パターンを探す。

図８に示す試料１Ａのレーダーチャートの形状が図１１に示す既知試料のレーダーチャートのいずれかの形状と一致又は相似する場合、類似する１つの既知試料の指標値パターンが見つかったことになる。この場合、識別対象試料は既知試料と等しいにおいの質を有すると識別できる。図８に示す試料１Ａのレーダーチャートが図１１に示す既知試料のレーダーチャートのいずれか一つとは一致又は相似しないが、複数のレーダーチャートを重ねたものと一致又は相似する場合、類似する複数の既知試料の指標値パターンが見つかったことになる。この場合、識別対象試料は複数の既知試料の組み合わせと等しいと識別できる。

ステップ１２６で、識別モジュール６６は、識別対象試料の指標値パターンに類似する１つ又は複数の既知試料の指標値パターンに基づいて、識別対象試料（におい）の質と強度を識別し、識別結果を表示デバイス４０で表示させる。ステップ１２６が終了すると、ステップ１２２が実行される。

図１２は識別結果の表示例を示す。図１２は、識別対象試料の指標値パターンに６個の質の既知試料の指標値パターンが類似している場合の識別結果である。表示デバイス４０には、６個の質のにおい（カビ臭、青草臭、刺激臭、金属臭、オイル臭、プラスチック臭）との強度を示すレーダーチャートが表示される。とともに、質と強度を表現するテキストが表示される。テキストの例は、「試料Ｘのにおいは、カビ臭：３０％、青草臭：２５％、刺激臭：１５％、金属臭：１２％、オイル臭：９％、プラスチック臭：９％の判定です」である。または、テキストのみ、レーダーチャートといったグラフのみ表示してもよい。

においの質はにおいの種類とも呼ばれ、識別対象試料により種々の質が考えられる。例えば、ワインのにおいの質は、１：スパイシー、２：果実香、３：野菜香、４：ナッツ、５：カラメル、６：木香、７：土香、８：化学物質、９：刺激臭、１０：酸化物、１１：微生物、１２：花香に分類されることもある。清酒のにおいの質は、１：吟醸香・果実様・芳香・花様、２：木草香・木の実様・香辛料様、３：穀類様・麹、４：甘・カラメル様・焦げ、５：酸化・劣化、６：硫黄様、７：移り香、８：脂質様・酸臭に分類されることもある。

第１実施形態による情報処理装置は、センサ出力からセンサ数より多い数の指標を設定し、指標とセンサ出力に基づいて計算した指標値からなる指標値パターンを作成し、指標値パターンを用いて識別対象試料のにおいを識別する。これにより、少ない数のセンサを用いて、取得データ量、演算処理量を少ないまま、人の嗅覚機構を模倣したにおい識別が可能となる。

なお、第１実施形態は、識別装置のにおい識別部をソフトウェアにより実現した例を説明したが、図５に示す各モジュールをハードウェアにより実現してもよい。

また、第１実施形態は、情報処理装置自体が試料を測定して試料の指標値パターンを作成し、あるいは作成された指標値パターンを学習して試料の指標値パターンを作成し、作成した指標値パターンをＲＡＭ３６又はフラッシュメモリ３４等の記憶デバイスに新たな試料の指標値パターンとして書き込む例を説明したが、これらの中の少なくとも一部を別の装置が行ってもよい。すなわち、情報処理装置は、試料の測定、指標値パターン作成・学習は行わず、別の装置が作成した試料の指標値パターンが書き込まれたフラッシュメモリ３４を備える構成にしてもよい。あるいは、インターネット等を経由して情報処理装置が試料の指標値パターンをダウンロードして、ＲＡＭ３６に書き込んでもよい。さらに、情報処理装置は、試料の測定結果を他の装置へ出力し、他の装置で得られた識別結果を表示するだけでもよい。または、試料の測定結果を他の装置へ出力し、他の装置で識別結果を表示してもよい。つまり、情報処理装置は指標値演算部及び識別部と情報の授受ができればよい。

［第２実施形態］
第１実施形態は、図２に示すように、複数のセンサの全ての組み合わせに基づき指標を設定した例を説明したが、必ずしも図２に示す指標の全てに基づく指標を使用しなくてよい。試料のにおいの質によっては、０又は非常に小さい指標値もある。この場合、当該指標は当該質のにおいの識別に寄与しないことがある。そのため、このような指標を除外することにより、識別のためのデータ演算量を削減することができる。すなわち、識別対象のにおいの質に応じて指標を決めることができる。図２は指標数の最大値を示すものであり、指標の候補を示すものである。第２実施形態は、この候補の中から識別に使う指標値を決定するものである。なお、既知試料の指標値パターンは、最大の指標数で作成し、記憶しておく。

図１３は、第２実施形態におけるにおい識別プログラム５２Ａのモジュールの一例を示す図である。第２実施形態の情報処理装置の構成は図３に示した第１実施形態の構成と同じであり、第２実施形態の識別装置２２の構成は図４に示した第１実施形態の構成と同じである。におい識別プログラム５２Ａが第１実施形態のにおい識別プログラム５２と異なる点は、第２指標値パターン作成モジュール８２と、既知試料第２指標値パターン作成モジュール８４が追加され、識別モジュール６６が指標値パターン作成モジュール６２の出力とＲＡＭ３６の出力を用いて試料を識別するのではなく、第２指標値パターン作成モジュール８２の出力と既知試料第２指標値パターン作成モジュール８４の出力を用いて試料を識別する点である。

指標値パターン作成モジュール６２の出力が既知試料指標値パターン記憶モジュール６４と第２指標値パターン作成モジュール８２に入力される。第２指標値パターン作成モジュール８２は指標値パターン作成モジュール６２から出力される識別対象試料の指標値パターンからいくつかの指標を削除することにより特定の指標を選択し、選択した指標から識別対象試料の第２指標値パターンを作成する。図８に指標値パターンを示した識別対象試料１Ａについての第２指標値パターンの一例を図１４に示す。ここでは、指標値が２０より小さい指標が削除され、２０以上の指標値の指標が選択される。そのため、未知試料第２指標値パターン作成モジュール８２は図８に示した識別対象試料１Ａの指標値パターンから指標値が２０より小さい指標２、指標４、指標１２、指標１５を削除して、指標１、指標３、指標５〜指標１１、指標１３、指標１４からなる図１４に示すような第２指標値パターンを作成する。第２指標値パターン作成モジュール８２は選択した指標についての情報を既知試料第２指標値パターン作成モジュール８４に供給する。

既知試料第２指標値パターン作成モジュール８４は、ＲＡＭ３６から出力された既知試料の指標値パターンから、第２指標値パターン作成モジュール８２が選択した指標と同じ指標を用いて既知試料の第２指標値パターンを作成する。一例として、カビ臭１についての既知試料の第２指標値パターンを図１５に示す。既知試料第２指標値パターン作成モジュール８４は、既知試料の指標値パターンから指標２、指標４、指標１２、指標１５を削除して、指標１、指標３、指標５〜指標１１、指標１３、指標１４からなる図１５に示すような第２指標値パターンを作成する。このように、第２指標値パターンが作成された場合、先述した既知のにおいの試料であっても、情報処理装置が利用できるデータベースが有する指標値とは異なる場合がある。この場合では、既知のにおいの試料であっても未知のにおいの試料と同様に識別される。つまり、既知試料で第２標値パターンを作成した場合、既知試料であっても、新たな指標に基づいた指標値（第２指標値パターン）として記憶部へ記憶させる。

図１６は、第２実施形態によるにおい識別プログラムの一動作例を示すフローチャートである。既知試料についての指標値パターンをＲＡＭ３６に書き込むことは第１実施形態と同じであり、図示は省略する。第１実施形態のフローチャートのステップ１１６で動作モードが識別モードであると判定された場合、図１６のステップ１４２で、第２指標値パターン作成モジュール８２は、識別対象試料の指標値パターンの中で一定値（例えば、２０）以上の指標値を選択し、選択した指標値からなる第２指標値パターン（図１４参照）を作成する。

ステップ１４４で、既知試料第２指標値パターン作成モジュール８４は、ＲＡＭ３６に記憶されている既知試料の指標値パターンの中の識別対象試料を測定したセンサカセットを用いて測定された指標値パターンを順次読み出し、測定対象試料の第２指標値パターンに含まれる指標に対応する指標を選択し、選択した指標の指標値を再計算する。既知試料第２指標値パターン作成モジュール８４は、再計算結果により既知試料第２指標値パターン（図１５参照）を作成する。作成された既知試料第２指標値パターンは、既知試料第２指標値パターン作成モジュール８４のメモリに記憶される。

ステップ１４６で、識別モジュール６６は、既知試料第２指標値パターン作成モジュール８４のメモリに記憶されている既知試料の第２指標値パターンを順次読み出し、識別対象試料の第２指標値パターンと順次比較し、識別対象試料の第２指標値パターンに類似する１つ又は複数の既知試料の第２指標値パターンを探す。

ステップ１４８で、識別モジュール６６は、識別対象試料の第２指標値パターンに類似する１つ又は複数の既知試料の第２指標値パターンに基づいて、識別対象試料（におい）の質と強度を識別し、識別結果を表示デバイス４０で表示させる。識別結果は図１２に示した第１実施形態と同じである。

ステップ１４６が終了すると、ステップ１２２が実行される。

第２実施形態によれば、第１実施形態に対して取得データ量、演算処理量をさらに少なくすることができる。

なお、第１実施形態と同様に、第２実施形態でも、いくつかの機能は外部装置が実行し、情報処理装置は最低限、識別対象試料の測定結果を他の装置へ出力し、他の装置で得られた識別結果を表示するだけでもよい。つまり、情報処理装置は指標値演算部及び識別部と情報の授受ができればよい。

［第３実施形態］
第１、第２実施形態の変形例に関する第３実施形態を説明する。図１７は、第３実施形態の識別装置２２Ａの構成の一例を示す。識別装置２２Ａは図４に示した第１実施形態の構成に対して通信デバイス２０２が追加されている。通信デバイス２０２はネットワーク２０４に接続され、ネットワーク２０４にはストレージ装置２０６も接続される。ストレージ装置は記憶部とも称する。これにより、識別装置２２Ａは、ネットワーク２０４を介してストレージ装置２０６に接続される。

識別装置２２Ａは、既知試料を測定して既知試料の指標値パターンを作成し、作成した指標値パターンをＲＡＭ３６又はフラッシュメモリ３４ではなく、ストレージ装置２０６へ書き込む。あるいは、識別装置２２Ａは、ストレージ装置２０６内の指標値パターンを学習して他の試料の指標値パターンを作成し、作成した指標値パターンを新たな指標値パターンとしてストレージ装置２０６へ書き込む。

ストレージ装置２０６は大容量とすることができ、多数の既知試料の指標値パターンを蓄積することができるので、第３実施形態は識別対象試料の識別精度を向上することができる。

［第４実施形態］
図１８は、第４実施形態による情報処理装置の一例を示すブロック図である。第３実施形態は、既知試料の指標値パターンの保存先をセンサデバイス１２に接続される識別装置２２の内部のメモリから外部のストレージ装置２０６に変更した第１、第２実施形態の変形例であるが、第４実施形態は、識別装置２２にさらに外部装置を接続し、識別等も外部装置で実行させる変形例である。

識別装置２２としてのポータブルデバイス（ここでは、スマートフォン）２１２にセンサデバイス１２が接続される。スマートフォン２１２の構成は図１７に示す構成と同じである。通信デバイス２０２によりスマートフォン２１２がネットワーク２１４に接続され、ネットワーク２１４にはサーバ２１６と、ストレージ装置２１８も接続される。これにより、スマートフォン２１２は、ネットワーク２１４を介してサーバ２１６、ストレージ装置２１８に接続される。

スマートフォン２１２は、センサデバイス１２に装着されているセンサカセット１０の識別情報と、識別対象試料を測定したセンサデバイス１２のセンサ出力をサーバ２１６へ送信する。サーバ２１６は、第１、第２実施形態の識別装置２２、２２Ａの機能を備え、既知試料の指標値パターンを作成・記憶・再計算し、識別対象試料の指標値パターンを作成・再計算し、識別対象試料の識別を行う。サーバ２１６は、識別結果をスマートフォン２１２に送信する。スマートフォン２１２は、サーバ２１６から送信された識別結果を表示する。なお、スマートフォン２１２とサーバ２１６の機能の分担は上記の説明に限らず、適宜変更可能である。例えば、指標値パターンの作成は、サーバ２１６ではなくスマートフォン２１２で行ってもよい。

このような構成の第４実施形態によれば、識別処理の速度はサーバ２１６の処理速度に応じるので、サーバ２１６の処理速度を向上させれば、第４実施形態は識別処理を高速化することができる。さらに、サーバ２１６が既知試料の指標値パターンの学習も行う場合、大量の指標値パターンを得ることができ、第４実施形態は識別精度を向上することもできる。

なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。

８…試料、１０…センサカセット、１２…センサデバイス、２２…識別装置、３２…ＣＰＵ、３４…フラッシュメモリ、３６…ＲＡＭ、３８…入力デバイス、４０…表示デバイス。

Claims (20)

1. においに対する反応が異なる第１個数のセンサからの前記第１個数の出力信号が入力され、前記第１個数の出力信号から前記第１個数より多い第２個数の指標を求め、前記第１個数の出力信号と前記第２個数の指標に基づいて指標値を求める指標値演算部と、
   前記指標値を用いて、においを識別する識別部と、
   を具備する情報処理装置。
2. 前記指標値演算部は、
   前記第１個数のセンサの出力に基づく前記第１個数の第１指標値候補、及び前記第１個数のセンサの中の少なくとも２個のセンサの出力の組み合わせに基づく複数の第２指標値候補の中から前記指標値を求める、請求項１記載の情報処理装置。
3. 前記指標値演算部は、
   前記第１個数の第１指標値候補、及び前記複数の第２指標値候補の中の所定値以上の指標値から前記第２個数の指標値を求める、請求項２記載の情報処理装置。
4. 前記識別部は、複数の既知試料のにおいに関する前記指標値の複数の集合の中から識別対象試料のにおいに関する前記指標値の集合に類似する少なくとも１個の既知試料のにおいに関する前記指標値の集合を求める、請求項１乃至請求項３のいずれか一項記載の情報処理装置。
5. 複数の既知試料のにおいに関する前記指標値を記憶部に記憶させる記憶制御部をさらに具備し、
   前記識別部は、前記記憶部から読み出された前記複数の既知試料のにおいに関する前記指標値の複数の集合の中から、識別対象試料のにおいに関する前記指標値の集合に類似する少なくとも１個の既知試料のにおいに関する前記指標値の集合を求める、請求項１又は請求項２記載の情報処理装置。
6. ネットワークに接続される通信部をさらに具備し、
   前記記憶部は前記ネットワーク上に設けられており、
   前記通信部を介して前記記憶部に接続される、請求項５記載の情報処理装置。
7. 前記指標値演算部は、
   識別対象試料のにおいに関する前記第１個数の第１指標値候補、及び前記複数の第２指標値候補の中の所定値以上の指標値の第２集合を求め、
   前記識別部は、前記記憶部から読み出された前記複数の既知試料のにおいに関する前記指標値の複数の集合から前記所定値以上の指標値の複数の第３集合を求め、前記指標値の第２集合に類似する少なくとも１個の前記第３集合を求める、請求項５又は請求項６記載の情報処理装置。
8. 前記第１個数をｎとし、前記第２個数をＭとすると、
   

   

   
   である請求項１乃至請求項７のいずれか一項記載の情報処理装置。
9. 前記第１個数のセンサは種類が異なる金属有機構造体を含む、請求項１乃至請求項８のいずれか一項記載の情報処理装置。
10. 前記第１個数のセンサは前記情報処理装置に対して着脱可能である請求項１乃至請求項９のいずれか一項記載の情報処理装置。
11. においに対する反応が異なる第１個数のセンサからの前記第１個数の出力信号が入力され、前記第１個数の出力信号から前記第１個数より多い第２個数の指標を求め、前記第１個数の出力信号と前記第２個数の指標に基づいて指標値を求めることと、
    前記指標値を用いて、においを識別することと、
    を具備する情報処理方法。
12. 前記指標値を求めることは、
    前記第１個数のセンサの出力に基づく前記第１個数の第１指標値候補、及び前記第１個数のセンサの中の少なくとも２個のセンサの出力の組み合わせに基づく複数の第２指標値候補の中から前記指標値を求める、請求項１１記載の情報処理方法。
13. 前記指標値を求めることは、
    前記第１個数の第１指標値候補、及び前記複数の第２指標値候補の中の所定値以上の指標値から前記第２個数の指標値を求める、請求項１２記載の情報処理方法。
14. 前記識別することは、複数の既知試料のにおいに関する前記指標値の複数の集合の中から識別対象試料のにおいに関する前記指標値の集合に類似する少なくとも１個の既知のにおいに関する前記指標値の集合を求める、請求項１１乃至請求項１３のいずれか一項記載の情報処理方法。
15. 複数の既知試料のにおいに関する前記第２個数の指標値を記憶部に記憶させることをさらに具備し、
    前記識別することは、前記記憶部から読み出された前記複数の既知試料のにおいに関する前記指標値の複数の集合の中から、識別対象試料のにおいに関する前記指標値の集合に類似する少なくとも１個の既知試料のにおいに関する前記指標値の集合を求める、請求項１１又は請求項１２記載の情報処理方法。
16. 前記指標値を求めることは、
    識別対象試料のにおいに関する前記第１個数の第１指標値候補、及び前記複数の第２指標値候補の中の所定値以上の指標値の第２集合を求め、
    前記識別することは、前記記憶部から読み出された前記複数の既知試料のにおいに関する前記指標値の複数の集合から前記所定値以上の指標値の複数の第３集合を求め、前記指標値の第２集合に類似する少なくとも１個の前記第３集合を求める、請求項１５記載の情報処理方法。
17. 前記第１個数をｎとし、前記第２個数をＭとすると、
    

    

    
    である請求項１１乃至請求項１６のいずれか一項記載の情報処理方法。
18. コンピュータに
    においに対する反応が異なる第１個数のセンサからの前記第１個数の出力信号を入力され、前記第１個数の出力信号から前記第１個数より多い第２個数の指標を求め、前記第１個数の出力信号と前記第２個数の指標に基づいて指標値を求める指標値演算手順と、
    前記指標値を用いて、においを識別する識別手順と、
    を実行させるためのプログラム。
19. 前記指標値演算手順は、
    前記第１個数のセンサのそれぞれの出力に基づく前記第１個数の第１指標値候補、及び前記第１個数のセンサの中の少なくとも２個のセンサの出力の組み合わせに基づく複数の第２指標値候補の中から前記指標値を求める、請求項１８記載のプログラム。
20. 前記第１個数をｎとし、前記第２個数をＭとすると、
    

    

    
    である請求項１８又は請求項１９記載のプログラム。

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