バイオセンサーおよびニューラルネットワークによる花の香りの識別と評価

使用生物传感器和神经网络识别和评估花香

基本信息

批准号：
08876006
负责人：
半田高
金额：
$ 1.28万
依托单位：
University of Tsukuba
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Exploratory Research
财政年份：
1996
资助国家：
日本
起止时间：
1996 至 1998
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-08876006/
关键词：
センサー花の香り多変量解析ニューラルネットワーク

项目摘要

これまでの実験結果をもとに、金属酸化物半導体センサーを12種類を用いて、5種.15品種の花香識別を行った。本年度は更に実験システムの改良を行い、反応経路上へのトラップの設置やキヤリプレーションデータによる測定値の補正を行った。その結果、折半相関係数などを用いて統計計算したところ、センサーの反応値は極めて高い信頼性と再現性が得られるようになった。一方、年度間で共通した花の花香に対する反応値の相関係数は低いことから花香の年度間差は大きく、また本年度内の同品種においても折半相関係数で低い値が見られたことから、品種により程度の差はあるものの、本センサーシステムは花香の個体間差を感知することが明らかとなった。ステップワイズ判別分析などの統計処理を行った結果、センサーによる花香の識別能は、種の異なる花香に関してはほぼ識別可能であったが、同種内異品種では識別困難な組み合わせもあり、今後人間の官能評価の結果と比較することにより、官能評価の代替システムとしてセンサーを適用する際の条件検討が必要と思われる。バックプロパゲーション法によるニューラルネットワークを用いた解析では学習条件を変えても判別分析ほどの識別結果は得られなかった。したがって、他のニューラルネットワーク理論の採用や更なる開発が必要と考えられた。なお本研究の一部は園芸学会平成11年度春季大会ならびに味と匂い学会平成11年度大会において発表する予定である。

根据先前的实验结果，使用12种类型的金属氧化物半导体传感器来识别五种和15种类型的花香气。今年，我们进一步改善了实验系统，在反应路径上安装陷阱，并使用载体数据纠正测量值。结果，使用一半相关系数等的统计计算表明，传感器的反应值非常可靠且可重复。另一方面，年间共同的花香气的响应值的相关系数很低，因此年份之间花香的差异很大，分裂和一半相关系数的差异在今年内也可以看到相同的变化，这清楚地表明，尽管该传感器系统在个体之间检测到花香之间的差异，但程度差异是差异。由于统计处理（例如逐步判别分析），传感器将花香料与不同物种区分开的能力几乎可以在不同物种的花香味中辨别出来，但是有些组合很难区分同一物种内的不同物种，因此可以将传感器评估的替代系统用于将传感器评估的替代系统进行比较。在使用神经网络的分析中，即使更改了学习条件，也没有获得与判别分析一样高的识别结果。因此，人们认为将采用其他神经网络理论，并有必要进一步发展。这项研究的一部分将在园艺学会1999年的春季会议以及Taste and Odor Society的1999年会议上介绍。