气味化合物检测方法、装置、计算机设备和存储介质与流程

本技术涉及大数据和人工智能，特别是涉及一种气味化合物检测方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术：

1、啤酒风味特征是啤酒品质最重要的表现形式之一，对啤酒风味特征的解析是提升啤酒品质的前提。啤酒风味由多种气味化合物组成，这些化合物会出现降解会影响啤酒风味的整体情况。指纹图谱可以监测啤酒中可能出现的降解产物，为我们采取延长啤酒的保鲜期的相应措施提供了科学依据。

2、传统气味化合物的检测方式是通过化学分析方法识别啤酒样本的组成部分，从而确定啤酒样本的化合物组成。但该方式无法解释对啤酒气味有贡献的化合物种类与含量，从而可能导致对啤酒有气味贡献的化合物解析不准确。

技术实现思路

1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种气味化合物检测方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序啤酒样本。

2、第一方面，本技术提供了一种气味化合物检测方法。所述方法包括：

3、获取多个啤酒样本的成分数据信息，并识别各所述成分数据信息中的气味数据信息；

4、解析各所述气味数据信息，得到各气味化合物的子成分数据信息，并基于每个气味化合物的各子成分数据信息，识别每个气味化合物中的关键气味活性物质的各数值信息；

5、基于各所述关键气味活性物质的数值信息，建立啤酒风味的风味特征指纹图谱。

6、可选的，所述识别各所述成分数据信息中的气味数据信息，包括：

7、采集各样本气味信息，并响应于用户的信息气味评价操作，获取每个样本气味信息的评价信息；

8、基于各所述样本气味信息的评价信息，通过评价筛选算法，筛选各所述样本气味信息的各描述词，并针对每个样本气味信息，识别所述样本气味信息的每个描述词对应的风味强度评分值；

9、基于各所述描述词对应的风味强度评分值，绘制所述样本气味信息的风味剖面图，并基于每个啤酒样本的成分数据信息、以及每个样本风味信息的风味剖面图，识别每个样本风味信息对应的成分数据信息，得到所述成分数据信息中的各气味数据信息。

10、可选的，所述解析各所述气味数据信息，得到各气味化合物的子成分数据信息，包括：

11、针对每个气味数据信息，识别所述气味数据信息中的各化合物的可行距离；

12、筛选可行距离大于可行距离阈值的化合物，作为气味化合物，并对各所述气味化合物，通过定量分析策略进行定量处理，得到各气味化合物的子成分数据信息。

13、可选的，所述基于每个气味化合物的各子成分数据信息，识别每个气味化合物中的关键气味活性物质的各数值信息，包括：

14、通过气味重组缺失策略，对各所述气味化合物的子成分数据信息进行重组缺失处理，得到各所述气味化合物的新成分数据信息；

15、判断各所述新成分数据信息对应的气味化合物是否与所述新成分数据信息来源的气味化合物相同，并将新成分数据信息和数据信息对应的气味化合物相同的气味化合物，作为关键气味活性物质；

16、识别所述关键气味活性物质的数据信息中的各数据参数，得到所述关键气味活性物质的各数值信息。

17、可选的，所述基于各所述关键气味活性物质的数值信息，建立啤酒风味的风味特征指纹图谱，包括：

18、针对每个关键气味活性物质，基于所述关键气味活性物质的各数值信息，通过物质定量检测策略，识别所述关键气味活性物质的数值平均值，以及所述关键气味活性物质的数值波动范围；

19、基于所述关键气味活性物质的数值平均值，以及所述关键气味活性物质的数值波动范围，通过图谱构建程序，构建所述关键气味活性物质的子风味特征指纹图谱，并将所有关键气味活性物质的子风味特征指纹图谱，作为所述样本啤酒的风味特征指纹图谱。

20、可选的，所述基于各所述关键气味活性物质的数值信息，建立啤酒风味的风味特征指纹图谱之后，还包括：

21、获取不同啤酒风味的风味特征指纹图谱，并基于各所述风味特征指纹图谱，识别各所述啤酒风味的各关键气味活性物质的数值信息；

22、针对每个啤酒风味，基于所述啤酒风味的关键气味活性物质的数值信息，识别所述啤酒风味的关键气味活性物质的变化信息。

23、第二方面，本技术还提供了一种气味化合物检测装置。所述装置包括：

24、获取模块，用于获取多个啤酒样本的成分数据信息，并识别各所述成分数据信息中的气味数据信息；

25、解析模块，用于解析各所述气味数据信息，得到各气味化合物的子成分数据信息，并基于每个气味化合物的各子成分数据信息，识别每个气味化合物中的关键气味活性物质的各数值信息；

26、建立模块，用于基于各所述关键气味活性物质的数值信息，建立啤酒风味的风味特征指纹图谱。

27、可选的，所述获取模块，具体用于：

28、采集各样本气味信息，并响应于用户的信息气味评价操作，获取每个样本气味信息的评价信息；

29、基于各所述样本气味信息的评价信息，通过评价筛选算法，筛选各所述样本气味信息的各描述词，并针对每个样本气味信息，识别所述样本气味信息的每个描述词对应的风味强度评分值；

30、基于各所述描述词对应的风味强度评分值，绘制所述样本气味信息的风味剖面图，并基于每个啤酒样本的成分数据信息、以及每个样本风味信息的风味剖面图，识别每个样本风味信息对应的成分数据信息，得到所述成分数据信息中的各气味数据信息。

31、可选的，所述解析模块，具体用于：

32、针对每个气味数据信息，识别所述气味数据信息中的各化合物的可行距离；

33、筛选可行距离大于可行距离阈值的化合物，作为气味化合物，并对各所述气味化合物，通过定量分析策略进行定量处理，得到各气味化合物的子成分数据信息。

34、可选的，所述解析模块，具体用于：

35、通过气味重组缺失策略，对各所述气味化合物的子成分数据信息进行重组缺失处理，得到各所述气味化合物的新成分数据信息；

36、判断各所述新成分数据信息对应的气味化合物是否与所述新成分数据信息来源的气味化合物相同，并将新成分数据信息和数据信息对应的气味化合物相同的气味化合物，作为关键气味活性物质；

37、识别所述关键气味活性物质的数据信息中的各数据参数，得到所述关键气味活性物质的各数值信息。

38、可选的，所述建立模块，具体用于：

39、针对每个关键气味活性物质，基于所述关键气味活性物质的各数值信息，通过物质定量检测策略，识别所述关键气味活性物质的数值平均值，以及所述关键气味活性物质的数值波动范围；

40、基于所述关键气味活性物质的数值平均值，以及所述关键气味活性物质的数值波动范围，通过图谱构建程序，构建所述关键气味活性物质的子风味特征指纹图谱，并将所有关键气味活性物质的子风味特征指纹图谱，作为所述样本啤酒的风味特征指纹图谱。

41、可选的，所述装置还包括：

42、获取不同啤酒风味的风味特征指纹图谱，并基于各所述风味特征指纹图谱，识别各所述啤酒风味的各关键气味活性物质的数值信息；

43、针对每个啤酒风味，基于所述啤酒风味的关键气味活性物质的数值信息，识别所述啤酒风味的关键气味活性物质的变化信息。

44、第三方面，本技术提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现第一方面中任一项所述的方法的步骤。

45、第四方面，本技术提供了一种计算机可读存储介质。其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面中任一项所述的方法的步骤。

46、第五方面，本技术提供了一种计算机程序产品。所述计算机程序产品包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现第一方面中任一项所述的方法的步骤。

47、上述气味化合物检测方法、装置、计算机设备和存储介质，通过获取多个啤酒样本的成分数据信息，并识别各所述数据信息中的气味数据信息；解析各所述气味数据信息，得到各气味化合物的子成分数据信息，并基于每个气味化合物的各数据信息，识别每个气味化合物中的关键气味活性物质的各数值信息；基于各所述关键气味活性物质的数值信息，建立啤酒风味的风味特征指纹图谱。通过识别啤酒样本的成分数据信息中的各气味数据信息，从而解析样本啤酒的各气味化合物的子成分数据信息，然后，通过识别每个气味化合物中的关键气味活性物质的各数值信息，建立啤酒风味的风味特征指纹图谱。通过采集样本，样本分析的步骤识别样本啤酒中对啤酒风味有贡献的气味化合物，再筛选主要影响啤酒风味的关键化合物的数值信息，从而构建啤酒风味的风味特征指纹图谱，不仅提升了构建的风味特征指纹图谱能够对啤酒风味的表征全面性，同时通过识别不同啤酒样本中的关键气味活性物质的数值信息，确定了对啤酒气味有贡献的气味化合物的含量信息，从而准确解析啤酒中有气味贡献的化合物，减少非关键气味化合物带来的干扰。