申请/专利权人：东北电力大学

申请日：2020-10-09

公开（公告）日：2024-05-31

公开（公告）号：CN111950721B

主分类号：G06F18/2411

分类号：G06F18/2411;G06F18/2131;G06F17/13;G01N33/02

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.05.31#授权;2020.12.04#实质审查的生效;2020.11.17#公开

摘要：本发明公开了一种基于嗅‑味联觉感知模型的风味识别方法，涉及风味识别方法技术领域，该方法包括建立嗅‑味联觉感知模型，将嗅‑味觉传感器获取的不同样本的风味信息输入到嗅‑味联觉感知模型中，通过小波包变换方法提取嗅‑味联觉感知模型在输入风味信息下的特征，并将此特征输入到GS‑SVM模型中，实现对不同样本的定性分类。嗅‑味联觉感知模型的构建是根据人体的嗅‑味联觉神经传导通路，其中包括嗅‑味联觉孤束核模块构建、嗅‑味联觉丘脑腹后内侧核模块构建及嗅‑味觉联接结构模块构建。本发明的风味识别方法能够更为准确的对不同风味信息进行定性分析。

主权项：1.一种基于嗅-味联觉感知模型的风味识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：建立嗅-味联觉感知模型中孤束核模块的拓扑结构和动力学特性描述模型；S2：建立嗅-味联觉感知模型中丘脑腹后内侧核模块的拓扑结构和动力学特性描述模型；S3：建立嗅-味联觉感知模型中联接结构模块的拓扑结构和动力学特性描述模型；S4：通过结合步骤S1-S3中模块及对脑神经模块、三叉神经模块、岛叶皮层模块、球周细胞模块、嗅球模块、前嗅核模块、前梨状皮层模块、外皮层模块构建嗅-味联觉感知模型；S5：通过嗅-味觉传感器获取不同样本的风味信息并输入步骤S4中的嗅-味联觉感知模型中；S6：通过小波包变换方法提取嗅-味联觉感知模型在输入不同样本的风味信息下的特征，并将此特征输入到GS-SVM模型中，实现对不同样本的定性分类；所述孤束核模块的拓扑结构为多输入多输出的结构模式，孤束核模块接受面神经模块、舌咽神经模块、迷走神经模块及三叉神经模块的输出和岛叶皮层模块的反馈信息，并输出味觉信息至丘脑腹后内侧核模块和岛叶皮层模块，其中三叉神经模块的拓扑结构为单输出的结构模式；三叉神经模块输出信息至孤束核模块，所述三叉神经模块设置有一个节点，为J5；所述孤束核模块设置有四个节点，分别为J1、J2、K1和K2，其动力学特性描述模型分别为公式1至公式4的微分方程： 其中，a和b1均为微分方程系数，n为味觉感知模型的通道数；J1it、J2it、K1it、K2it分别为第i通道J1、J2、K1、K2节点的电位状态i＝1,…,n；QJ1it，QJ2it，QK1it，QK2it，QE1it，QE2it，QE3it及QJ5it为第i通道J1，J2，K1，K2，E1，E2，E3，J5节点的输出；E1，E2，E3分别为味觉感知模型中对脑神经模块中的面神经模块、舌咽神经模块、迷走神经模块的节点；QJ1jt为第j通道J1节点的输出j＝1,…,n；QK1jt为第j通道K1节点的输出；D6t为味觉神经传导通路中岛叶皮层发出到孤束核的反馈环节的电位状态；Wjj为所有通道J1节点间的连接系数；Wj1j2，Wj2j1为同一通道J1和J2节点的连接系数，所有通道J1和J2节点的连接系数值一致；Wj1k1，Wk1j1为同一通道J1和K1节点的连接系数，所有通道J1和K1节点的连接系数值一致；Wj1k2，Wk2j1为同一通道J1和K2节点的连接系数，所有通道J1和K2节点的连接系数值一致；Wj1e1为同一通道J1和E1节点的连接系数，所有通道J1和E1节点的连接系数值一致；Wj1e2为同一通道J1和E2节点的连接系数，所有通道J1和E2节点的连接系数值一致；Wj1e3为同一通道J1和E3节点的连接系数，所有通道J1和E3节点的连接系数值一致；Wj1j5为同一通道J1和J5节点的连接系数，所有通道J1和J5节点的连接系数值一致；Wj2k1，Wk1j2为同一通道J2和K1节点的连接系数，所有通道J2和K1节点的连接系数值一致；Wkk为所有通道K1节点间的连接系数；Wk1k2，Wk2k1为同一通道K1和K2节点的连接系数，所有通道K1和K2节点的连接系数值一致；Kd6为J1节点和反馈环节D6间的连接系数；i，j取值均为1至n，i≠j，n为味觉感知模型通道数；所述丘脑腹后内侧核模块的拓扑结构为多输入单输出的结构模式，即丘脑腹后内侧核模块接受孤束核模块、岛叶皮层模块的味觉信息及前梨状皮层模块的嗅觉信息，并输出至岛叶皮层模块，所述丘脑腹后内侧核模块设置有四个节点，分别为J3、J4、K3、K4，其动力学特性描述模型分别为公式8至公式11的微分方程： 其中，a和b1均为微分方程系数，n为味觉感知模型的通道数；J3t，J4t，K3t，K4t为J3，J4，K3，K4节点的电位状态；QJ3t，QJ4t，QK3t，QK4t，QB3t为J3，J4，K3，K4，B3节点的输出；B3节点为前梨状皮层模块节点；QJ1jt为第j通道J1节点的输出，其中j取值为1至n；D5t为味觉传导通路中岛叶皮层到丘脑腹后内侧核反馈环节的电位状态；Wj3j1为所有通道J1节点和J3节点的连接系数；Wj3j4，Wj4j3为J3和J4节点的连接系数；Wj3k3，Wk3j3为J3和K3节点的连接系数；Wj3k4，Wk4j3为J3和K4节点的连接系数；Wj4k3，Wk3j4为J4和K3节点的连接系数；Wk3k4，Wk4k3为K3和K4节点的连接系数；Kd5为J3节点和反馈环节D5间的连接系数；|NGct|为味觉感知模型的中心噪声的电位状态；所述联接结构模块的拓扑结构为多输入的结构模式，联接结构模块接受味觉神经系统岛叶皮层模块及丘脑腹后内侧核模块的味觉信息及嗅觉神经系统外皮层模块的嗅觉信息，所述嗅-味觉联接结构模块N节点的动力学特性描述模型为公式22的微分方程： 其中，a和b1均为微分方程系数，s为味觉感知模型的通道数减1；Nlt为第l通道N节点的电位状态，l＝1,2,…,n；n为味觉感知模型通道数；QK3t，QMt，QCt为K3，M，C节点的输出；QNjt为第j通道N节点的输出，其中l取值为1至s；Wnn为所有通道N节点间的连接系数；Wnk3为K3和N节点的连接系数；Wnm为N和M节点的连接系数；Wnc为N和C节点的连接系数；QCt为外皮层模块的输出，外皮层模块用C节点表示；QMt为岛叶皮层模块的输出，岛叶皮层模块用M节点表示；所述嗅-味联觉感知模型中，三叉神经模块J5节点与孤束核模块J1节点相联，J5节点输出兴奋性信息至J1节点；前梨状皮层模块的B3输出抑制性嗅觉信息至丘脑腹后内侧核模块的J3节点，这条纤维联系连接嗅-味觉感知模型；来自外皮层模块的嗅觉信息与岛叶皮层模块的味觉信息以线性叠加方式输入到嗅-味觉联接结构模块的N节点，此外，N节点接受来自丘脑腹后内侧核模块K3节点的输出；嗅-味联觉感知模型所有通道的N节点之间存在侧向连接，每一通道N节点接受来自其他通道N节点的兴奋性输出。

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百度查询： 东北电力大学 一种基于嗅-味联觉感知模型的风味识别方法

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