機械学習を用いた精油の匂い記述子の予測

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-127

グループ名: 【全国大会】令和6年電気学会全国大会論文集

発行日: 2024/03/01

タイトル(英語): Predicting Odor Descriptors of Essential Oils by Machine Learning

著者名: 原世紀（東京工業大学）,PrasetyawanDani（東京工業大学）,中本高道（東京工業大学）

著者名(英語): Yoshiki Hara (Tokyo Institute of Technology),Dani Prasetyawan (Tokyo Institute of Technology),Takamichi Nakamoto (Tokyo Institute of Technology)

キーワード: 機械学習|嗅覚|匂い印象予測|匂い記述子|ニューラルネットワーク|サポートベクターマシン|machine learning|olfactory|odor impression prediction|odor descriptor|neural network|support vector machine

要約(日本語): ユーザーが指定した印象を基に香りを合成するシステムを実現するためには，化合物の匂いを嗅いだ際にヒトが感じる印象を試料の情報から推定できる予測モデルの構築が必要である。従来は，単一化合物の匂いの印象を予測する研究が行われてきたが，ここではヒトが日常においてより多く体験する，複合臭の印象予測を扱う。本研究では，複合臭を発する物質として精油を用い，それらのマススペクトルから匂い記述子を推定することを目標として，機械学習を用いた2つの予測モデルを構築した。具体的には，オートエンコーダを用いて次元削減したマススペクトルデータを入力として，ワンクラス・サポートベクターマシン（OCSVM）と3層パーセプトロン（MLP）を訓練し，性能を評価した。

本誌掲載ページ: 177-178 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 814 Kバイト