Translation of binary odor descriptors to continuous odor ratings

カテゴリ: 部門大会

論文No: 6P5-PS-44

グループ名: 【E】第40回「センサ・マイクロマシンと応用システム」シンポジウム

発行日: 2023/10/31

タイトル(英語): Translation of binary odor descriptors to continuous odor ratings

著者名: Aleixandre Manuel(東京工業大学), 中本 高道(東京工業大学)

キーワード: 匂い記述子|マススペクトル|匂い記述子の変換|Deep neural network|Factorization Machine|Odor descriptor|Mass Spectrum|Factorization Machine|Deep neural network|Factorization Machine

要約(日本語): 匂い分子の匂い知覚データはその予測を行うのに十分な官能データがない。比較的多くのデータがあるLeffingwellデータベースは2値のみのデータのため、これをDREAMデータのような連続値データに変換できるとよい。本研究では、Factorization Machine DNN を用いて2値データを連続値に変換しデータベースを拡張した。質量スペクトルデータからの匂い評価を予測するために厳密に検証され、相関係数0.944が達成された。

要約(英語): This work addresses the scarcity of odor perception databases for molecular compounds by translating Leffingwell's binary odor descriptors into DREAM's continuous ratings using a Factorization Machine Deep Neural Network. The expanded database is validated for predicting odor ratings from mass spectrum data, achieving a correlation of 0.944

PDFファイルサイズ: 244 Kバイト