电子鼻应用流程 电子鼻Electronic Nose算法知多少？保圣告诉您

电子鼻Electronic Nose算法知多少？保圣告诉您

电子鼻是20世纪90年代中期发展起来的一种用于分析、识别气味物质总体特征的新型检测仪器。

通过电子鼻可以建立食品、医药、生物、化工、环境等的气味指纹图谱，能实现气味的客观化表达，通过仪器分析推动食品、医药、化工等多领域的现代化发展。

电子鼻是模仿生物的嗅觉感受机制研制出来的，电子鼻系统中的传感器阵列即相当于生物系统中的嗅觉感受细胞，能感受不同的气味物质，将采集到的气体指纹信息输入电脑；电脑代替了生物系统中的大脑功能，通过软件进行分析处理，区分辨识不同性质物质的整体特征，最后给出各个物质的感官信息。

在电子鼻应用过程中，需要多元数理统计系统对电子鼻采集特征数据进行分析，大数据算法对其使用效果至关重要，只有通过专业的数据统计分析系统才能深入地、完全地提取并解释数据信息，还可以有效减少实验误差数据对结果的影响，得到科学的、可视化的实验结果。现将BosinTech电子鼻ElectronicNose cNose的电子鼻系统算法集中一一介绍。

1、差异对比：BosinTech电子鼻ElectronicNose cNose

方差分析ANOVA和多重比较comparison

分析对该事物有显著影响的因素，各因素之间的交互作用，以及显著影响因素的最佳水平等。

2、降维分析

BosinTech电子鼻Electronic Nose cNose

1）主成分分析PCA（Principal Component Analysis）： 找到高维数据中的主成分，并利用“主成分”数据来表征原始数据，从而达到降维的目的，其侧重于信息贡献影响力综合评价。

保圣科技电子鼻系统中的PCA算法，以多类型图形表达降维分析结果，以多种可视化方式表现数据结果。

2）线性判别分析LDA(Latent Dirichlet Allocation）： 分析时最大化类间距离以及最小化类内距离，是目前数据挖掘领域中比较经典且热门的一种有监督的算法。

BosinTech电子鼻ElectronicNose cNose系统中的LDA算法，以多类型图形表达降维分析结果，以多种可视化方式表现数据结果。

3）局部线性嵌入LLE：可以学习任意维的局部线性的低维流形，而且LLE算法归结为稀疏矩阵特征分解，计算复杂度相对较小，实现容易。

4）拉普拉斯特征映射LE（Laplacian Eigenmaps）： 使相互间有关系的点在降维后的空间中尽可能的靠近，从而在降维后仍能保持原有的数据结构。

5）等距特征映射Isomap（Laplacian Eigenmaps） ：分析寻找到所有样本全局的最优解，当数据量很大时或者样本维度很高时，计算量非常大。

6）非线性降维T-SNE（t-distributed stochastic neighbor embedding） ：非常适用于高维数据降维到2维或者3维，进行可视化。

3、电子鼻CNose回归分析：电子鼻定量分析

BosinTechElectronic Nose cNose

1）偏最小二乘法回归PLSR（Partial Least Squares Regression） ：对于自变量或因变量较多的数据处理更为优越，而且回归系数可以看出各自变量与因变量的相关性及其影响的大小。

2）神经网络BP(BPNN, Back Propagation Neural Network) ：通过矩阵乘法运算，其包括信号前向传播和误差反向传播两个过程。

3）支持向量机SVM(support vector machines) ：通过使用非线性映射算法将低维输入空间转化为高维特征空间，使其线性可分。

4、BosinTech电子鼻Electronic Nose cNose分类分析：电子鼻定性分析

K邻近分析KNN(k-NearestNeighbor) ：对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说，KNN方法较其他方法更为适合。

5、电子鼻cNose聚类算法

BosinTech电子鼻Electronic Nose cNose

1）系统聚类： 计算方法有欧式距离(EuclideanDistance)、闵氏距离(MinkowskiDistance)、马氏距离(MahalanobisDistance)，并在最后的分类树状图中依据自己的分类需求确定分类结果。

2）密度聚类DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）： 将簇定义为密度相连的点的最大集合，能够把具有足够高密度的区域划分为簇，并可在噪声的空间数据库中发现任意形状的聚类。

3）聚类K-Means： 原理较为简单，实现也很容易，收敛速度快，聚类效果较优，算法的可解释度比较强。

人工嗅觉分析技术——电子鼻的工作原理、特性及用途

电子鼻(electronic nose, EN)，又称气味传感器、多传感器阵列(multi-sensor array)、人工鼻(artificial nose)、嗅觉系统(odorsensing system)、电子嗅觉测量器(electronic olfactometry)等，其发明则受嗅觉的启发。嗅觉系统可帮助生物更好地感知环境、发现潜在的危险、识别及区分食物。

从技术层面，因为气味中自然交织着多种化学物质，因此对气味进行自动识别及分类是一项极具挑战的任务。气味自然交织可分为三类：协同(synergism)、补偿(compensation)、遮蔽(masking)。

"协同"指两种及以上不同物质发出气味并相互交织，使得混合后的气味浓于单一物质的气味；

"补偿"指一种成分的气味抵消另一种成分的气味；

"遮蔽"指一种宜人的气味(pleasant odor)与另一种不良气味(unpleasant odor)融合。

电子鼻技术出现前，学界尚无法对一般情况下的化学混合物做高精度分析及成分分离。随着电子鼻设备的发展，一些研究可以测量气味强度、认识气味交互及传感器对气味交互的反应。

尽管检测特殊气味的研究始于20世纪20年代，借助化学电子传感器阵列(chemical electronic sensor array)来检测气味的想法却在20世纪80年代早期才出现，但那时受传感器技术的限制，这一想法还无法实现。20世纪90年代晚期，"电子鼻"概念正式提出，其最初的定义是: "由多传感器阵列组成、可用于检测一种以上化学成分的设备"。随后，传感器技术的发展及更多研究可能的实现很好扩展了电子鼻技术的应用范围。近年来，EN技术已经覆盖农业、水及食品产业、医药、安全系统等诸多领域，具有响应时间短、检测速度快、成本低等优良性能。

上图展示了生物嗅觉系统(biological olfactory system)与电子鼻技术(EN technology)的相似之处。电子鼻的电子传感器阵列(electronic sensor array)对应着鼻子的嗅觉感受器(olfactory nose receptors)，可检测空气中的化学物质。在生物嗅觉系统中，被感受和捕捉的气味分子会作为输入信号传入嗅球(olfactory bulb)，由嗅球对气味信息进行处理。而后，大脑中的嗅皮质(olfactory cortex)对气味进行描述，并最终识别出气味。

类似地，在电子鼻技术中，预处理器(preprocessor)首先对捕捉到的气味信号进行特征提取。基于所提取的数字签名(extracted digital signatures)，电子鼻再利用数据分析、模式识别、机器学习相关算法来识别及区分输入气味。

两者比较后可知，电子鼻技术由硬件和软件两部分组成，软件部分相当于生物的"大脑"，硬件部分相当于"嗅觉感受器"。具体而言，软件部分 主要包括一个数据处理单元(data processing unit)，可借助感受到的化学物质(sensed chemicals)的数字签名(digital signatures)，识别出所捕捉的每一种气味并对其进行分类。硬件部分 主要指传感器阵列(sensor array)。由于电子鼻的主要任务是检测并区分多种气味，因此传感器阵列通常包括各种不同类别的传感器，不同传感器可检测出不同化学物质。

完成特定任务时，电子鼻技术的关键在于找到合适的传感器。总而言之，要想成功构建出一套电子鼻系统，就要有合适的硬件及高效的软件做为支撑。

电子鼻的检测对象主要针对挥发性的风味物质。当一种或多种风味物质经过电子鼻时，该风味物质的“气味指纹”可以被传感器感知并经过特殊的智能模式识别算法提取。利用不同风味物质的不同“气味指纹”信息，就可以来区分、辨识不同的气体样本。另外，某些特定的风味物质恰好可以表征样品在不同的原料产地、不同的收获时间、不同的加工条件、不同存放环境等多变量影响下的综合质量信息。保圣电子鼻采用先进的传感器组合而成，是目前同类仪器稳定性好，检测精度高的电子鼻。非常适用于检测含有挥发性物质的液体、固体样品。

过程控制：食品生产中添加剂的用量，工业清洗过程的控制，发酵过程控制，自然气体中人造气体的量，食品工业中包装物的生产控制，油炸或烧烤的过程控制。

质量控制：油脂的恶臭，食品的新鲜度，包装物的外散气体，聚合物的溶剂残留物，风味的退化，药物气体，树脂的特点，饮料的香气等。

环境安全控制:废水纯化过程的气味，肥料气味，过滤过程管理，工作室中空气中的有机溶剂，细菌辨别，泄露控制，燃烧控制。

▲慧闻科技IDM-D02电子鼻 32种不同传感器组成的阵列

慧闻科技设计并制作的 IDM-D01 电子鼻系统由 32 个不同的气体传感器组成，可以完成专业级气体和气味识别测试的移动式数据采集。该系统集成了先进的电子鼻操作电路、气体取样、数据传输和采集为一体。采集的数据即可以直接用于慧闻科技的电子鼻训练测试软件程序，也可以由用户自行研究开发使用。具有携带方便，操作简单，无噪音等优秀特点，系统配置的测试软件可以实时显示测试结果并完成多路传感器和温湿度的数据采集。该系统尤其适合对气体或气味有关项目研究级别的开发的使用，如果配合慧闻科技开发的电子鼻训练平台 ，经过相应的训练测试，可以直接在应用项目中做为嗅觉感知仪使用。该系统也可以根据不同使用场景来专门配置面向目标气体或气味的阵列传感器组合。

问答时间

电子鼻在食品产业中应用的场景？

1、 食品腐臭分析

2、糖蜜种类和芳香特性的分析

3、肉品新鲜度分析

4、水果新鲜度芳香种类的分析

5、酸奶和酸奶辅料的鉴定分析

6、牛奶新鲜度分析

7、果汁等不含酒精的饮料的区分判定

8、酒精饮料香气的区别分析

9、谷物生长分析

10、咖啡及相关产品的香气分

11、烟草质量及香气分析

12、其它食品香气的分析

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