一种基于终端检测+互联网+大数据云计算平台的人工嗅觉检测方法与流程

本发明涉及一种人工嗅觉检测方法，特指一种基于终端检测+互联网+大数据云计算平台的人工嗅觉检测方法。

背景技术：

嗅觉是人类感官中最难模拟、最难量化的感觉，虽然2004年诺贝尔生理学或医学奖得主理查德.阿克塞尔(richardaxel)和琳达.巴克(lindab.buck)早在上世纪90年代就阐明了人类嗅觉系统的基本原理，但是检测仪器方面，目前各种仿生嗅觉仪器尚未取得突破性进展。

人类的感官是在很多次嗅闻、尝试基础上建立起来的，目前分散在各个实验室的电子鼻或者电子舌数据信息有限，无法真正建立传感信号与人类感官之间的联系。每个研究团队的电子鼻、电子舌构造、检测方法、数据处理模式等都不统一，相互之间的数据无可比性。单独的实验数据是有限的，很少利用大数据、云计算的手段来综合各个实验室的数据，导致现有的人工嗅觉数据无法与现有人类感官评定的数据进行对应。

技术实现要素：

本发明是一种基于“终端检测+互联网+大数据云计算平台”的人工嗅觉检测方法。该方法主要包括三部分：①基于互联网的联盟实验室人工嗅觉终端检测；②建立人工嗅觉大数据库；③智能分析系统，后两部分构成数据处理中心，为采集和分析嗅觉和味觉信号提供支撑平台。

所述基于互联网的联盟实验室人工嗅觉终端检测是指各联盟实验室，采用统一的人工嗅觉终端检测系统，系统由硬件和软件两部分组成，硬件部分主要由收集气体样品的采集模块、光电反应传感器的传感芯片测试模块、转换信号的信号测量与控制模块、增大气压的动力模块、保存惰性气体的载气模块，以及显示器组成；软件系统由数据采集系统、特征信号提取系统和模式识别系统组成，负责对采集得到的信号进行特征提取。

所述人工嗅觉终端检测系统按四规范操作：规范数据接口、规范采样、制样、检测方法、规范格式数据上传，规范格式统计分析报告，充分保障数据的统一性、完整性、准确性、安全性和可靠性。

所述的人工嗅觉终端检测系统均配置高速数据传输模块，将所得数据实时上传至云端服务器，处理后将分析后的检测结果再反馈至检测终端。

所述数据处理中心，是基于云端的数据处理中心，包括数据库建立、检测原始数据的预处理、及云端数据处理。

所述数据库建立：包括单一常见化合物的嗅觉描述和阈值数据库和复杂常规食品的成分数据库和嗅觉检测数据库。采用数据获取-信息补充-信息处理的数据融合与处理模型，实现对嗅觉检测结果数据进行快速在线采集、融合、以及参照常规食品化合物嗅觉描述和阈值数据库进行关联，实现精确描述和归类，并实现嗅觉检测结果数据库的动态添加与实时更新。

所述检测原始数据预处理，首先通过asp.net技术，获取侦测结果原始数据，对食品化合物和食品分类信息进行补充；然后，进行嗅觉信息描述和整体信息归类等处理，形成结果记录并存入常规食品嗅觉检测数据库。

所述云端数据处理：建立一种基于云计算环境的海量小文件处理模型(cloudcomputing-massivesmallfilesprocessmodel，c-msfpm)，对所测的数据与基础数据库中以就近原则与权值相似度进行初步分类，进一步通过邻近算法(knn算法)和支持向量机算法(svm算法)进行分类，并达到精确量化和描述所测食品和化合物的嗅觉的目标。

本发明的有益效果：

所建的数据库为从事食品嗅觉和味觉研究学者提供科学数据。其次终端检测+互联网+云端检测模式不仅能在大数据背景下研究嗅觉，保证嗅觉仿生的精确性；还能够统一操作和数据处理，降低用户的检测应用门槛，推动检测仪的规模化应用。

附图说明

图1本发明人工嗅觉数据采集、分析与数据库的示意图。

图2多层决策模式神经网络评判系统。

具体实施方式

本发明提出了一种基于“检测+互联网+大数据云计算”平台的人工嗅觉检测方法，构建的人工嗅觉数据采集、分析的层次逻辑示意如图1所示，该数据采集采用基于浏览器/web服务器/数据库服务器的三层架构，各联盟实验室采用统一的人工嗅觉终端检测系统，按四规范操作：规范数据接口、规范采样、制样、检测方法、规范格式数据上传，规范格式统计分析报告。上报检测数据，充分保障数据的统一性、完整性、准确性、安全性和可靠性。经人工嗅觉终端检测系统中的高速数据传输模块，将所得数据实时上传至云端服务器，处理后将结果再返回至检测终端。采用asp.net技术，获取侦测结果原始数据，对食品化合物和食品分类信息进行补充；然后，进行味觉信息描述、嗅觉信息描述和整体信息归类等处理，形成结果记录并存入侦测结果数据库。

3个基础数据库构建：人类对于气味的判别能力并非与生俱来，而是经过后天反复学习、积累形成。为了提高仿生嗅觉与味觉仪器的检测准确度，必须有足够大的知识库提供参考和支持。因此，本发明将构建基于10个以上联盟实验室，通过联盟实验室同时规范操作构建3个嗅觉相关基础数据库，包括常见化合物的嗅觉描述和阈值数据库、常规食品的成分数据库和人工嗅觉检测数据库。从单一食品常见化合物体系到复杂食品体系提出的数据获取-信息补充-信息处理的数据融合与处理模型，实现了对嗅觉和味觉检测结果数据进行快速在线采集、融合、以及参照常规食品化合物嗅觉描述和阈值数据库和味觉数据库进行关联，实现精确描述和归类，并实现嗅觉味觉检测结果数据库的动态添加与实时更新。

在云端，为了有效利用云计算中分布式算法理论，将贝叶斯理论和神经网络算法将嗅觉和味觉检测数据有机融合。将不同物理意义，不同量纲、量级的仿生嗅觉和味觉传感信息向高维空间投影；然后，在高维空间进行数据旋转和压缩，再与基础数据库结果进行关联性分析，分别抽象出虚拟的嗅觉和味觉变量，这些虚拟变量既与对应的人类感官信息充分相关，又体现了不同传感器间的信息交叉。最后，建立一种基于云计算环境的海量小文件处理模型(cloudcomputing-massivesmallfilesprocessmodel，c-msfpm)，对所测的数据与基础数据库中以就近原则与权值相似度进行初步分类，通过如图2所示的多层决策模式神经网络手段构建智能化检测方法，处理后将结果再返回至检测终端。

上文所列出的一系列的详细说明仅仅是针对本发明的可行性实施方式的具体说明，它们并非用以限制本发明的保护范围，凡未脱离本发明技艺精神所作的等效实施方式或变更均应包含在本发明的保护范围之内。

技术特征：

技术总结
本发明公开了一种基于终端检测+互联网+大数据云计算平台的人工嗅觉检测方法，采用基于浏览器/Web服务器/数据库服务器的三层架构实现数据采集系统，各联盟实验室按统一的人工嗅觉终端检测方法，按四规范操作上报检测数据。将所得数据实时上传至云端服务器，处理后将结果再返回至检测终端。采用ASP.NET技术，获取侦测结果原始数据，对食品化合物和食品分类信息进行补充；然后，进行味觉信息描述、嗅觉信息描述和整体信息归类等处理，形成结果记录并存入侦测结果数据库。本发明检测方法不仅保证了嗅觉仿生的精确性；还能够统一操作和数据处理，降低用户的检测应用门槛，推动检测仪的规模化应用。

技术研发人员：邹小波;李志华;范春林;庞国芳;石吉勇;石海军;黄晓玮;翟晓东;胡雪桃;徐艺伟
受保护的技术使用者：江苏大学
技术研发日：2017.06.29
技术公布日：2017.12.15