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龙图腾网恭喜东北电力大学申请的专利一种分析机器嗅觉增强或抑制机器味觉的方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114118260B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111402311.7，技术领域涉及：G06F18/2411；该发明授权一种分析机器嗅觉增强或抑制机器味觉的方法是由门洪;郑文博;石岩;英宇翔;夏秀鑫;刘晶晶设计研发完成，并于2021-11-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种分析机器嗅觉增强或抑制机器味觉的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种分析机器嗅觉增强或抑制机器味觉的方法，包括：机器嗅觉模型、机器味觉模型、感官评估模型、变量投影重要性模型、嗅‑味联觉模型、卷积神经网络、网格搜索‑支持向量机和嗅觉作用分析模型。本发明提出的方法反映风味物质分析时出现的机器嗅觉增强或抑制机器味觉效应，提供一种解释嗅‑味感官交互作用的工具。

本发明授权一种分析机器嗅觉增强或抑制机器味觉的方法在权利要求书中公布了：1.一种分析机器嗅觉增强或抑制机器味觉的方法，其特征在于，包括：机器嗅觉模型、机器味觉模型、感官评估模型、变量投影重要性模型、嗅-味联觉模型、卷积神经网络、网格搜索-支持向量机和嗅觉作用分析模型；所述机器嗅觉和机器味觉检测结果送至变量投影重要性模型，机器味觉检测结果和变量投影重要性模型分析结果输入嗅-味联觉模型，嗅-味联觉模型的输出送至卷积神经网络，卷积神经网络输出和感官评估结果输入网格搜索-支持向量机，网格搜索-支持向量机产生预测输出并将其送至嗅觉作用分析模型，根据模型计算结果定性反映机器嗅觉对机器味觉的增强或抑制作用形式；所述机器嗅觉模型和机器味觉模型用于获取风味物质的嗅觉和味觉信息，并将嗅觉和味觉信息送至变量投影重要性模型，将味觉信息送至嗅-味联觉模型；所述变量投影重要性模型融合物质的嗅觉和味觉信息并根据嗅觉-味觉传感器变量重要性函数大小确定风味信息最佳组合关系，确定的风味信息输入嗅-味联觉模型；所述嗅-味联觉模型获取机器味觉信息和风味信息，根据输入信息形式调整联觉模型通道结构，包括：味觉信息输入下，味觉通道个数为味觉信息传感器变量个数，嗅觉通道个数不更改且无输入；风味信息输入下，味觉通道个数为风味信息包含的味觉传感器变量个数，嗅觉通道个数为风味信息包含的嗅觉传感器变量个数，最终获取模型联结节点一维输出时间序列，并将其送入卷积神经网络；所述卷积神经网络将联觉模型联结节点一维输出时间序列转换为二维感知数据，并通过卷积和池化获取感知特征，感知特征输入网格搜索-支持向量机；所述网格搜索-支持向量机以卷积神经网络感知特征为输入数据，真实感官评估结果为输出标签，产生预测输出标签，预测输出标签输入嗅觉作用分析模型；所述嗅觉作用分析模型为公式1和2： 其中，Sai为第i组嗅-味联觉模型味觉和风味特征数据输入下分析模型的计算结果，i＝1,2，…n，n为味觉特征数据总个数；Sfi为第i组嗅-味联觉模型风味特征数据输入下网格搜索-支持向量机的预测输出；Sti为第i组嗅-味联觉模型味觉特征数据输入下网格搜索-支持向量机的预测输出，模型嗅觉和风味特征是指物质嗅觉和味觉信息输入到联觉模型，卷积神经网络对联觉模型输出提取的特征；Sa为最终计算结果，若Sa计算结果大于0，则机器嗅觉对机器味觉感知有增强作用，若Sa计算结果小于0，则机器嗅觉对机器味觉感知有抑制作用。

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