におい感覚量評価を行うセンシングシステム(<小特集>感性のシミュレーション)
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概要
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Odor sensing system is required in many fields such as food, drink, cosmetics and environmental testing etc. since there has been no objective evaluation method instead of traditional human sensory test. In the present study, sensing system, by which human sensory test can be replaced, was studied for predicting odor sensory quantities. It is composed of vapor supply system using auto-sampling stage, sensors, electronic portion and neural network. Neural network can be used for mapping sensor data space onto sensory quanity space after training. The experiment was performed so that odor similatities could be extracted from the data of a quartz-resonator sensor array by FLVQ (Fuzzy Learning Vector Quantization, a neural network model proposed by the authors). It was found that the odor similarities among various kinds of flavors such as bergamot and petitgrain etc. could be estimated using that system.
- 日本シミュレーション学会の論文
- 1994-03-15
著者
-
中本 高道
東京工業大学・理工学研究科電子物理学専攻
-
井手 純一
長谷川香料(株)・技術研
-
中本 高道
東京工業大学
-
森泉 豊栄
東京工業大学大学院理工学研究科電子物理工学専攻
-
森泉 豊栄
東京工業大学タイ拠点
-
井出 純一
長谷川香料(株)・技術研
-
桜庭 祐一
東京工業大学工学部
-
井手 純一
立命館大学 理工学研究科
-
井手 純一
長谷川香料
-
森泉 豊栄
東京工業大学
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