【摘 要】
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机器嗅觉感知通过智能算法实现气味的有效感知,这种感知模拟人类对气味的评价手段。气味的评价包括了香型、气味强度、留香长度等多个维度。机器嗅觉感知是人工智能的重要分支,其仍有大量的内容需要深入挖掘。其中,物质气味的香型是机器嗅觉感知中的一个关键属性。个体的香型描述主观差异性大,主要体现在个体文化背景、认知、身体状况、情绪变化等。因此,至今缺乏一种规范的、统一的香型表示方法。本文从信息、数学、化学角度研
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“基于仿生嗅觉的物质气味嗅频提取及复现方法研究”（项目批准号为61571140）；
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机器嗅觉感知通过智能算法实现气味的有效感知,这种感知模拟人类对气味的评价手段。气味的评价包括了香型、气味强度、留香长度等多个维度。机器嗅觉感知是人工智能的重要分支,其仍有大量的内容需要深入挖掘。其中,物质气味的香型是机器嗅觉感知中的一个关键属性。个体的香型描述主观差异性大,主要体现在个体文化背景、认知、身体状况、情绪变化等。因此,至今缺乏一种规范的、统一的香型表示方法。本文从信息、数学、化学角度研究香型与分子物化属性之间的关系,为机器嗅觉感知的最终实现提供重要支撑。主要研究工作如下:（1）基于代表性分子特征选择算法的香型预测方法研究。针对分子特征高度信息冗余的数据特点,本文提出了一种代表性分子特征选择算法（Representative Molecular Feature Selection,RMFS）。RMFS从明显信息冗余的分子特征中选出代表性的特征,RMFS为分子香型预测提供一个具备代表性的、低维度的特征空间。定量构效关系（Quantitative Structure-Activity Relationship,QSAR）旨在探索分子结构特征与分子生物活性的关系。本文的QSAR着重研究其中一种分子生物活性,即分子香型。RMFS-QSAR提供一种基于机器学习的分子香型预测方法。为了验证RMFS的有效性,两种常见的降维算法（主成分分析算法和自编码器）被用来和RMFS对比。（2）基于分子重构识别网络的香型预测方法研究。针对相邻分子特征之间无必然联系的特点,本文提出一种分子重构识别网络（Molecular Reconstruction Recognition Network,MRRN）以预测分子香型。特别地,提出分子结构信息重构（Molecular Structural Information Reconstruction,MSIR）模块,MSIR模块共享了底层的分子结构信息。MRRN-QSAR提供了一种新颖的基于深度学习的分子香型预测方法。为了验证MRRN的有效性,常见的分类器被用来和MRRN进行对比,这些分类器包括:MLP、SVM、RF、PCA+LDA、KNN。研究结果表明,RMFS结合梯度提升决策树算法预测香型的精度最高。在分子香型的研究中,RMFS比主成分分析算法、自编码器更有效。另外,MRRN的精度比其它分类器更高,MRRN是预测分子香型的有力工具。
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