一种基于味觉感知模型的味觉识别方法技术

本发明专利技术公开了一种基于味觉感知模型的味觉识别方法，涉及味觉识别方法技术领域，该方法包括建立味觉感知模型、将味觉传感器获取不同样本的味觉信息输入到味觉感知模型中，通过SD方法提取味觉感知模型在输入味觉信息下的特征，并将此特征输入到CS‑SVM模型中，实现对不同样本的定性分类，其中味觉感知模型的构建是根据人体的味觉传导通路，包括面神经模块、舌咽神经模块、迷走神经模块、孤束核模块、丘脑腹后内侧核模块和岛叶皮层模块。本发明专利技术的味觉识别方法能够更为准确的对不同味觉信息进行定性分析。

【技术实现步骤摘要】
一种基于味觉感知模型的味觉识别方法
本专利技术涉及味觉识别方法
，具体涉及一种基于味觉感知模型的味觉识别方法。
技术介绍
电子舌又称机器味觉系统，可以模拟人体的味觉识别系统，是一种分析、识别、检测复杂气味和大多数挥发性成分的仪器。电子舌结合不同分类器，如SVM、ELM、RF等，可实现待测样品的有效识别。然而，这些分类方法并未真实反映人类味觉神经系统的感知模式，不能贴近人类感官真实体验。因此，需要深入研究味觉系统生理机制，研究成果结合电子舌实现高度仿生。目前主要利用膜片钳、细胞芯片、神经记录、脑电图等手段研究味觉神经，在文献“LiuL，HansenD，KimI，GilbertsonT.ExpressionandCharacterizationofDelayedRectifyingK+ChannelsinAnteriorRatTasteBuds[J].AjpCellPhysiology，2005，289(4):868-880”中介绍了通过电生理和分子生物测定表明ShakerKv1.5通道(KCNA5)是前大鼠舌中表达的主要功能DRK通道；文献“MatsumotoI，OhmotoM，YasuokaA，YoshiharaY，AbeK.GeneticTracingoftheGustatoryNeuralPathwayOriginatingfromT1R3-expressingSweet/UmamiTasteReceptorCells[J].AnnalsoftheNewYorkAcademyofSciences，2009，117(1):46-50”中对t2r5-WGA转基因小鼠的苦味神经通路进行追踪，实验结果表明，苦味受体TRCs由味觉神经元支配，将苦味的感觉信息直接传送到味觉中枢。上述针对味觉传导机制的研究，主要是味觉系统局部回路或者生理实验上得到的研究成果，但是并没有对整体味觉传导通路及其感知能力进行研究，更没有真实贴近人体味觉识别系统的模型，无法实现高度仿生。
技术实现思路
为了解决上述问题，本专利技术提供一种基于味觉感知模型的味觉识别方法。为了实现上述目的，本专利技术提供的技术方案为：一种基于味觉感知模型的味觉识别方法，所述方法主要包括以下步骤：S1：构建味觉感知模型中各模块的拓扑结构和动力学特性描述模型，所述模块包括面神经模块、舌咽神经模块、迷走神经模块、孤束核模块、丘脑腹后内侧核模块和岛叶皮层模块；S2：构建岛叶皮层模块-孤束核模块和丘脑腹后内侧核模块的反馈回路动力学特性描述模型；S3：通过步骤S1和步骤S2中各模块构建整体的味觉感知模型;S4：通过味觉传感器获取不同样本的味觉信息并输入步骤S3的味觉感知模型中；S5：通过SD（standarddeviationmethod）方法提取味觉感知模型在输入不同样本的味觉信息下的特征，并将此特征输入到CS-SVM（cuckoosearch-supportvectormachine）模型中，实现对不同样本的定性分类。进一步地，所述步骤S1中面神经模块的拓扑结构为单输入单输出的结构模式，即所述面神经模块接受外界刺激并输出至孤束核，所述面神经模块节点E1的动力学特性描述模型为公式（1）所述的微分方程：（1）表示第i通道节点的电位状态；和均为微分方程系数；为连接系数；表示第i通道的外界输入；为正数均值的高斯分布随机数，表示味觉系统的外周噪声；i取值为1至n。更进一步地，所述步骤S1中舌咽神经模块的拓扑结构为单输入多输出的结构模式，即舌咽神经模块接受外界刺激并输出至孤束核和迷走神经模块，所述舌咽神经模块节点E2的动力学特性描述模型为公式（2）所述的微分方程：（2）表示第i通道节点的电位状态；和均为微分方程系数；为连接系数；表示第i通道的外界输入；为正数均值的高斯分布随机数，表示味觉系统的外周噪声；i取值为1至n。更进一步地，所述步骤S1中迷走神经模块的拓扑结构为多输入单输出的结构模式，即迷走神经模块接受外界刺激和舌咽神经模块的输出信息，输出至孤束核，所述迷走神经模块节点E3的动力学特性描述模型为公式（3）所述的微分方程：（3）E3i（t）表示第i通道节点的电位状态；和均为微分方程系数；表示第i通道的外界输入；为正数均值的高斯分布随机数，表示味觉系统的外周噪声；为连接系数；为分布式节点的输出，即舌咽神经模块的输出，为静态函数；i取值为1至n。更进一步地，所述步骤S1中孤束核模块的拓扑结构为多输入多输出的结构模式，即孤束核接受面神经模块、舌咽神经模块、迷走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，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（4）、（5）（6）和（7）的微分方程：（4）（5）（6）（7）a和b均为微分方程系数，n为模型的通道数；J1i(t）、J2i(t)、K1i(t)、K2i(t)分别为第i通道J1、J2、K1、K2节点的电位状态；Q(J1i(t))，Q(J2i(t))，Q(K1i(t))，Q(K2i(t))，Q(E1i(t))，Q(E2i(t))，Q(E3i(t))为第i通道J1，J2，K1，K2，E1，E2，E3节点的输出；Q(J1j(t))为第j通道J1节点的输出；Q(K1j(t))为第j通道K1节点的输出；D1(t)为IC发出第一条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；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；Kd1为J1节点和反馈环节D1间的连接系数；i，j取值均为1至n，i≠j。更进一步地，所述步骤S1中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以及岛叶皮层模块的输出，并输出味觉信息至岛叶皮层模块，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）、（9）、（10）和（11）的微分方程：（8）（9）（1本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于味觉感知模型的味觉识别方法，其特征在于，所述方法主要包括以下步骤：/nS1：建立味觉感知模型中各模块的拓扑结构和动力学特性描述模型，所述模块包括面神经模块、舌咽神经模块、迷走神经模块、孤束核模块、丘脑腹后内侧核模块和岛叶皮层模块；/nS2：构建岛叶皮层模块-孤束核模块和丘脑腹后内侧核模块的反馈回路动力学特性描述模型；/nS3：通过步骤S1和步骤S2中各模块构建整体的味觉感知模型；/nS4：通过味觉传感器获取不同样本的味觉信息并输入步骤S3的味觉感知模型中；/nS5：通过SD方法提取味觉感知模型在输入不同样本的味觉信息下的特征，并将此特征输入到CS-SVM模型中，实现对不同样本的定性分类。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于味觉感知模型的味觉识别方法，其特征在于，所述方法主要包括以下步骤：
S1：建立味觉感知模型中各模块的拓扑结构和动力学特性描述模型，所述模块包括面神经模块、舌咽神经模块、迷走神经模块、孤束核模块、丘脑腹后内侧核模块和岛叶皮层模块；
S2：构建岛叶皮层模块-孤束核模块和丘脑腹后内侧核模块的反馈回路动力学特性描述模型；
S3：通过步骤S1和步骤S2中各模块构建整体的味觉感知模型；
S4：通过味觉传感器获取不同样本的味觉信息并输入步骤S3的味觉感知模型中；
S5：通过SD方法提取味觉感知模型在输入不同样本的味觉信息下的特征，并将此特征输入到CS-SVM模型中，实现对不同样本的定性分类。


2.根据权利要求1所述的基于味觉感知模型的味觉识别方法，其特征在于，所述步骤S1中面神经模块的拓扑结构为单输入单输出的结构模式，即所述面神经模块接受外界刺激并输出至孤束核，所述面神经模块节点E1的动力学特性描述模型为公式（1）的微分方程：

（1）

表示第i通道节点的电位状态；和均为微分方程系数为连接系数；表示第i通道的外界输入；为正数均值的高斯分布随机数，表示味觉系统的外周噪声；i取值为1至n。


3.根据权利要求1所述基于味觉感知模型的味觉识别方法，其特征在于，所述步骤S1中舌咽神经模块用的拓扑结构为单输入多输出的结构模式，即舌咽神经模块接受外界刺激并输出至孤束核和迷走神经模块，所述舌咽神经模块节点E2的动力学特性描述模型为公式（2）的微分方程：

（2）

表示第i通道E2节点的电位状态；和均为微分方程系数；为连接系数；表示第i通道的外界输入；为正数均值的高斯分布随机数，表示味觉系统的外周噪声；i取值为1至n。


4.根据权利要求1所述的基于味觉感知模型的味觉识别方法，其特征在于，所述步骤S1中迷走神经模块的拓扑结构为多输入单输出的结构模式，即迷走神经模块接受外界刺激和舌咽神经模块的输出信息，输出至孤束核，所述迷走神经模块节点E3的动力学特性描述模型为公式（3）的微分方程：

（3）
E3i（t）表示第i通道E3节点的电位状态；和均为微分方程系数；表示第i通道的外界输入；为正数均值的高斯分布随机数，表示味觉系统的外周噪声；为连接系数；为分布式节点的输出，即舌咽神经模块的输出，为静态Sigmoid函数；i取值为1至n。


5.根据权利要求1所述的基于味觉感知模型的味觉识别方法，其特征在于，所述步骤S1中孤束核模块的拓扑结构为多输入多输出的结构模式，即孤束核接受面神经模块、舌咽神经模块、迷走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，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（4）、（5）、（6）和（7）的微分方程：



（4）



（5）



（6）

（7）
a和b均为微分方程系数，n为模型的通道数；J1i(t）、J2i(t)、K1i(t)、K2i(t)分别为第i通道J1、J2、K1、K2节点的电位状态；Q(J1i(t))，Q(J2i(t))，Q(K1i(t))，Q(K2i(t))，Q(E1i(t))，Q(E2i(t))，Q(E3i(t))为第i通道J1，J2，K1，K2，E1，E2，E3节点的输出；
Q(J1j(t))为第j通道J1节点的输出；Q(K1j(t))为第j通道K1节点的输出；D1(t)为IC发...

【专利技术属性】
技术研发人员：门洪，郑文博，石岩，英宇翔，刘晶晶，
申请(专利权)人：东北电力大学，
类型：发明
国别省市：吉林;22