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原文传递基于气相色谱与离子迁移谱的车内气味等级评价方法

专利名称：	基于气相色谱与离子迁移谱的车内气味等级评价方法
摘要：	本发明涉及一种基于气相色谱与离子迁移谱的车内气味等级评价方法，包括下列步骤：(1)气体制备阶段；(2)检测阶段：对于每种待测车内气体样品，取得两组完全相同的车内气体样品，一组样品用于气味嗅辨员根据车内气味等级评价标准进行主观评价，主观评价数据经过处理之后作为该待测气体的气味等级标签；另一组用于GC‑IMS仪器检测，最后得到GC‑IMS检测数据，并将主观评价数据和GC‑IMS检测数据对应组成一组数据，进行气体制备和检测，采集实验数据，构建车内气味等级评价数据库；(3)车内气味等级评价模型训练；(4)车内气味评价：步骤(3)训练好的车内气味等级评价模型与GC‑IMS仪器组成一套车内气味等级评价系统。
专利类型：	发明专利
申请人：	冲之智能科技(天津)有限公司
发明人：	孟庆浩;靳荔成;李祺;李智卿
专利状态：	有效
申请日期：	1900-01-20T00:00:00+0805
发布日期：	1900-01-20T14:00:00+0805
申请号：	CN201911368210.5
公开号：	CN111007176A
代理机构：	北京思格颂知识产权代理有限公司
代理人：	杨超;潘珺
分类号：	G01N30/02;G01N30/72;G06K9/62;G06N20/00;G;G01;G06;G01N;G06K;G06N;G01N30;G06K9;G06N20;G01N30/02;G01N30/72;G06K9/62;G06N20/00
申请人地址：	300350 天津市津南区津南经济开发区(西区)香港街3号3号楼112-30
主权项：	1.一种基于气相色谱与离子迁移谱的车内气味等级评价方法，包括下列步骤： (1)气体制备阶段：使用多种车内部件的多种材料或多种材料组合制备实验待测气体，制得多种待测车内气体样品； (2)检测阶段：对于每种待测车内气体样品，取得两组完全相同的车内气体样品，一组样品用于气味嗅辨员根据车内气味等级评价标准进行主观评价，主观评价数据经过处理之后作为该待测气体的气味等级标签；另一组用于GC-IMS仪器检测，最后得到GC-IMS检测数据，并将主观评价数据和GC-IMS检测数据对应组成一组数据，进行气体制备和检测，采集实验数据，构建车内气味等级评价数据库； (3)车内气味等级评价模型训练：基于机器学习算法建立车内气味等级评价模型，车内气味等级评价模型的输入是GC-IMS检测数据，训练阶段输出为通过主观评价得到的对应气味等级标签，训练好车内气味等级评价模型； (4)车内气味评价：步骤(3)训练好的车内气味等级评价模型与GC-IMS仪器组成一套车内气味等级评价系统，检测过程中，利用GC-IMS仪器对需要评价的车内气体进行检测，将得到的GC-IMS检测数据输入到车内气味等级评价模型中，此阶段不再需要进行人工主观评价，完成气味评价流程。 2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(1)中，包括单种材料制备以及多种材料混合制备，并且包括所有材料组合的情况，将所选取的材料放入采样袋中并冲入一定量的气体，然后置于固定温度的环境中一段时间，挥发得到待测车内气体样品。 3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(2)中，根据权利要求4所述的方法，其特征在于，步骤(3)中，车内气味等级评价模型的输入是归一化的GC-IMS检测数据。 4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(3)中，对GC-IMS保留时间、漂移时间和信号强度的三维谱图检测数据进行归一化预处理得到的GC-IMS检测数据。 5.根据权利要求3或4任意一项所述的方法，其特征在于，步骤(3)中，模型训练过程是基于车内气味等级评价数据库进行多次迭代计算。 6.根据权利要求3-5任意一项所述的方法，其特征在于，步骤(3)中，模型的权值参数在训练开始时是随机分配的，多次遍历训练数据集中的所有数据，在每次迭代中尝试将输入数据与标签进行对比，为了更准确地匹配和预测气味等级，不断根据气味等级标签和反馈值对模型的参数进行调整；同时。 7.根据权利要求3-5任意一项所述的方法，其特征在于，步骤(3)中，在模型训练过程中，设置目标函数，即模型优化的目标，用以度量模型的优劣，当该模型目标函数的计算值达到一定的阈值要求时，认为模型训练完成，即模型的参数达到了较优的数值，训练好的车内气味等级评价模型具有车内气味等级评价能力。 8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的机器学习算法为支持向量机算法。 9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，对于每一类别都进行相同的SVM二分类，最终得到对应多种气味等级的多个不同子分类器，测试时，对测试数据分别计算各个子分类器的决策函数值，并选取函数值最大所对应的类别为测试数据类别，即采用“最大输出法”将多个两类分类器的输出组合在一起实现多分类。
所属类别：	发明专利