专利名称：基于仿生嗅觉的中药材气味鉴别方法及其装置的制作方法
技术领域：
本发明是一种基于仿生嗅觉的中药材气味鉴别方法及其装置，属于 基于仿生嗅觉的中药材气味鉴别方法及其装置的创新技术。
背景技术：
中药材是中医药发展的基础，但长期以来，由于缺少有效的科学检 测手段和分析方法。致使我国中药材目前仍处于品种混乱和品质难以准 确评判的局面，这不仅严重制约了中医药在国内的发展，而且已成为我 国独有的中医药进入国外巿场的瓶颈问题。目前，中药材质量的鉴定方法主要有性状鉴定与理化鉴定。性状鉴 别主要釆用以"看"和"嗅"鉴别方法，是对药材的形、色、气味、大 小、质地、断面等特征，直接观察药材，作出符合客观实际的结论，区 分中药材的质量优劣。然而，基于人体感官的"看"和"嗅"不可避免 地要受到生理、经验、情绪、环境等因素影响，其主观性强，重复性差, 准确度低，难以形成标准；性状鉴别釆用了 "嗅"中药材的特有气味来 鉴别中药材其品质特性，这是数千年劳动人民同疾病作斗争中总结来的 宝贵经验。在我国中医的理论实践过程中，大多医师将中药材的气味当 作质量与品种产地鉴别的重要依据之一。理化鉴定是用物理的或化学的方法，对中药材及其制剂所含的有效 成分、主成分或特征性成分进行定性、定量分析，以鉴定真伪、评价品 质。其是模仿化学药品的质量控制模式，选定一、二个有效成分、试验 它的生物活性成分或指标成分进行鉴别和含量测定。这是以单一化学成 分分析的观点，导致人们力求把中药材(天然药物)这一综合的复杂的"整体"分解成便于观察和研究的简单"单元"或"分子"，以便于清楚 明确的研究。但是中药材的药性，大多不是某一种或几种化学成份所体 现的，而是由多种化学成份综合起作用的效果。凭借某一种或几种化学 成份定性和定量的传统中药材质量评价方法的有效性和专属性渐渐受到 质疑。如所检测的指标成份(活性成份)是多种中药材的共性成份如熊 果酸、齐墩果酸、大黄酸、槲皮素等，则更降低了鉴别的准确和专属。 所以说，基于理化的方法只能分析中药材复杂成份中的个别"活性"成 份，忽略了多成份的协同作用，从而难以对其进行完整的分析，不符合 中药材现代化的要求。随着客观需要和现代认识论的影响，中药材研究者们逐渐考虑利用现 代先进分析技术分析不同药材的整体特征以提高鉴别的准确性，近年来 重新受到关注的中药材指紋图谱分析的概念的出现即植根于此，而普遍 适用性是构建指紋图谱实践的重心。现在常用中药材指紋图谱构造方主 要有色谱和波谱法，色谱法常用的方法又分为薄层色谱法(TLC)指紋图谱、气相色谱法(GC)指紋图谱、高效液相色谱法(HPLC)指紋图谱、电 泳法(CE)指紋图谱、高效毛细管电泳色谱(HPCE)指紋图谱；波谱法常 用的方法分为红外光谱法(IR)指紋图谱、串联质谱法(MS/MS)指紋图 谱、核磁共振波谱法(画R)指紋图谱、X射线衍射法(XRD)指紋图谱。以上中药材指紋图谱构建方法都试图从整体对中药材进行检测分析 从而评价中药材质量，但使用都有着自身的局限性，如色谱法都具有一 个共同的缺点，即需要较长的样品前处理时间，但是仪器操作复杂，分 析时间长，而且很难将获得的数据和材料的气味直接联系起来。波谱法 不但仪器造价昂贵，而且数据挖掘工作有待发展，目前难以推广应用。上述技术已在中药材质量与品种鉴别中获得了一定应用，但是其检 测对象都不是中药材气味，完全脱离中药材最基本信息特征，观察其构 建指紋图谱(图象)，仍然不能脱离对活性成份表达的枷锁，并且现在的技术方法运用于气味质量分析却不佳，不能从中医理论实践出发，总体 分析其中药材的质量。由于各种方法都具有其本身的局限性，而且它们 都在不同程度上脱离了中医的理论实践方法。
发明内容
本发明的目的在于考虑上述问题而提供 一种识别样品不需要做前期 处理，且得到中药材中气味成分的整体信息的基于仿生嗅觉的中药材气 味鉴别方法。本发明的另一目的在于提供一种结构简单，操作简便的基于仿生嗅觉 的中药材气味鉴别装置。 本发明的技术方案是-.本发明基于仿生嗅觉的中药材气味鉴别方法，其包括有如下步骤1) 准备中药材样品的气味试验品；2) 构建仿生嗅觉方法的气味指紋图谱；3) 气味指紋图谱标准化；.4) 将待鉴别气味中药材的气味指紋图谱与标准化的气味指紋图谱 比较，给出识别结果。上述步骤1)中准备中药材样品的气味试验品的步骤是1) 在中医理论指导下采购10批中药材，其对象是具有芳香气味或 特殊气味的中药材，主要以辛味中药材为代表。2) 将采购好的10批中药材作好标记，内容为品名、批号、数量、 规格、产地、来源等。3) 构建中药材质量气味指紋图谱的样品，采购同一样产地的中药材, 即道地中药材；不同产地的中药材，要对应构建不同的质量气味指紋图 谱库；不同采收期的中药材，要对应构建不同的质量气味指紋图谱库；4) 构建中药材品种气味指紋图谱的样品，釆购多来源的、不同产地 的、同品种的中药材；或只是釆购同一产地的、即道地中药材的同品种6) 从每一批中药材数量中随机抽取一定数量的中药材作为气味样 品，如取样10包(每包50克)共IOO包作为样品，每包中药是作为一 个样品供仿生嗅觉系统的气味样品。7) 在中医理论指导下，从IOO包数量的中药材样品中，取35包样 品作为构建气味指紋图谱库，并作好标记；取35包作为气味指紋图谱库 的测试，并作好标记；其他30包的存档起来，以作后来的查证。上述步骤2)中构建仿生嗅觉方法的气味指紋图谱的步骤是1) 采用自动进样装置与内浓缩技术实现中药材样品气的釆集和预处理，以便使阵列传感器可以对质量比较高的气味气体进行探测；2) 对上述探测到的气味气体用仿生嗅觉装置进行信号处理,并对仿生嗅觉装置的输出信号进行特定的转换，得到初始中药材气味指紋图谱 的数据库。上述步骤3)中气味指紋图谱标准化的过程为用另外一批已准备好的中药材样品对第一阶段建立的初始气味指紋 图谱库进行测试、辨认、校正；先在系统中输进样品气味，经仿生嗅觉系统进行数据釆集与数据处理后，直接输进人工神经网络模式识别器进行 识别，识别器会依据自身权值参数进行分类并寻找存储此时计算机的模 型数据库中与对象最相似的模型编号进判别输出，其输出气味模型与化 学分析进行综合参考比对，将其比对效果反馈到识别器，差超过充许误 差，则反馈到测箱进行校正。最后比对符合一定误差值的气味谱会进入 标准气味指紋图，最后建立标准气味指紋图库。本发明基于仿生嗅觉的中药材气味鉴别方法所用的装置，其包括自 动进样器、金属氧化气体传感器阵列、微弱信号调理电路、模数转换电 路、进行信息处理的计算机、显示屏，其中自动进样器的输出端与金属 氧化气体传感器阵列的输入端连接，金属氧化气体传感器阵列的输出端与微弱信号调理电路的输入端连接，微弱信号调理电路的输出端与模数 转换电路的输入端连接，模数转换电路的输出端与进行信息处理的计算 机的输入端连接，计算机的输出端与显示屏连接。上述信号调理电路包括信号放大电路、信号滤波电路。 本发明由于釆用仿生嗅觉中药材气味品质识别方法确立的中药材气 味指紋图谱，最符合中医药师传统经验，并能使他们最容易理解与接受， 其与现有技术相比，具有如下优点1) 对直接体现中药材药性的中药材综合气味进行检测，并且检测实 验可以和中医理论挂钩，符合中医师鉴定药材的习惯，符合中医理论实 践方法。因此，它是最接近人性化的方法，易于传统中医师理解。2) 仿生嗅觉方法得到的不是中药材样品某种或几种成分的定性或定 量结果，而是中药材中气味成分的整体信息。因此，仿生嗅觉指紋图谱 是一种整体意义上的图谱。3)仿生嗅觉指紋图谱提供了 一种比较简便的中药材指紋图谱方法，并且不须要样品前期处理。本发明是一种符合中医理论实践方法，且方便实用的基于仿生嗅觉 的中药材气味鉴别方法及其装置。
图1是本发明与人体嗅觉系统相对应的示意图；图2是本发明基于仿生嗅觉中药材气味品质识别方法所用装置的原理图；图3是本发明中药材气味样品产生的原理框图； 图4是本发明初始气味指紋图谱建立的原理图； 图5是本发明初始气味指紋图谱标准化的原理图； 图6是本发明气味指紋图谱应用的原理图。
具体实施例方式实施例本发明的技术方案是本发明基于仿生嗅觉的中药材气味鉴别方法，其包括有如下步骤1) 准备中药材样品的气味试验品；2) 构建仿生嗅觉方法的气味指紋图谱；3) 气味指紋图谱标准化；4) 将待鉴别气味中药材的气味指紋图谱与标准化的气味指紋图谱 比较，给出识别结果。上述步骤1)中准备中药材样品的气味试验品的步骤是1) 在中医理论指导下釆购10批中药材，其对象是具有芳香气味或 特殊气味的中药材，主要以辛味中药材为代表。2) 将釆购好的10批中药材作好标记，内容为品名、批号、数量、 规格、产地、来源等。3) 构建中药材质量气味指紋图谱的样品，釆购同一样产地的中药材， 即道地中药材；不同产地的中药材，要对应构建不同的质量气味指紋图 谱库；不同釆收期的中药材，要对应构建不同的质量气味指紋图谱库；4) 构建中药材品种气味指紋图谱的样品，釆购多来源的、不同产地 的、同品种的中药材；或只是采购同一产地的、即道地中药材的同品种 中药材。6) 从每一批中药材数量中随机抽取一定数量的中药材作为气味样 品，如取样10包(每包50克)共IOO包作为样品，每包中药是作为一 个样品供仿生嗅觉系统的气味样品。7) 在中医理论指导下，从IOO包数量的中药材样品中，取35包样 品作为构建气味指紋图谱库，并作好标记；取35包作为气味指紋图谱库 的测试，并作好标记；其他30包的存档起来，以作后来的查证。上述步骤2)中构建仿生嗅觉方法的气味指紋图谱的步骤是1) 采用自动进样装置与内浓缩技术实现中药材样品气的釆集和预处 理，以便使阵列传感器可以对质量比较高的气味气体进行探测；2) 对上述探测到的气味气体用仿生嗅觉装置进行信号处理，并对仿 生嗅觉装置的输出信号进行特定的转换，得到初始中药材气味指紋图谱 的数据库。上述步骤3)中气味指紋图谱标准化的过程为用另外一批已准备好的中药材样品对第一阶段建立的初始气味指紋图谱库进行测试、辨认、校正；先在系统中输进样品气味，经仿生嗅觉系统进行数据釆集与数据处理后，直接输进人工神经网络模式识别器进行 识别，识别器会依据自身权值参数进行分类并寻找存储此时计算机的模 型数据库中与对象最相似的模型编号进判别输出，其输出气味模型与化 学分析进行综合参考比对，将其比对效果反馈到识别器，差超过充许误 差，则反馈到测试箱进行校正。最后比对符合一定误差值的气味谱会进 入标准气味指紋图，最后建立标准气味指紋图库。本发明基于仿生嗅觉的中药材气味鉴别方法所用的装置的原理图如图2所示，其包括自动进样器l、金属氧化气体传感器阵列2、微弱信号 调理电路3、模数转换电路4、进行信息处理的计算机5、显示屏6,其 中自动进样器1的输出端与金属氧化气体传感器阵列2的输入端连接， 金属氧化气体传感器阵列2的输出端与微弱信号调理电路3的输入端连 接，微弱信号调理电路3的输出端与模数转换电路4的输入端连接，模 数转换电路4的输出端与进行信息处理的计算机5的输入端连接，计算 机5的输出端与显示屏6连接。上述信号调理电路3包括信号放大电路及信号滤波电路。 金属氧化气体传感器阵列为导电聚合物气味传感器阵列，导电聚合物气味传感器阵列是仿生嗅觉方法获取气味信息的关键部件，其能模 拟人类嗅觉细胞，实现人体鼻腔"嗅"的功能，检测得到的不是被测样品中某种或几种成分的定性或定量的结果，而是样品中挥发性成分气味 的整体信息，称为"气味指紋信息"。自动进样器实现中药材样品气味信息的连续采样，传感器阵列釆用 数十个同一类族集成阵列导电聚合物传感器，其是非专一性传感器，本 实施例中，传感器阵列釆用为32个同一类族集成阵列导电聚合物传感器, 它对于许多引起人鼻响应的分子有较高的灵敏度。它们不但具有不同敏 感特性，而且在气味信号同步作用下，其输出具有更好的电关联特性， 使它们能更充分摸拟人鼻的功能。每个传感器有一对电接触点与一个复 合膜相连，传感器的膜是由一种非导电聚合物和导电炭粒组成的复合材 料，当膜吸收被测物挥发性气体并溶涨时，膜上的导电通道被切断，复 合膜的电阻发生变化。接触点之间的电阻变化被用作传感器的输出。由 于在阵列中的每一个传感器都有一个独特的聚合物，因此，每一个气体 混合物都有一个可重现的"嗅觉紋"。用导电聚合物传感器阵列在检测到气味后，其信号再经过微弱信号调 理电路进行信号放大与信号滤波电路，以达到一定的模拟信号电压/电 流，此模拟信号再输入到模数转换电路转化为计算机系统所须的数字信 号。计算机系统在获得阵列传感器的响应值后，将某种样品(或某种气 味)的响应数据形成一种图形，称为"嗅觉紋"的气味指紋图谱，同时, 使用加权法把阵列传感器的响应值归一化，归一化的数据然后进行自动 分级。最后，对前面硬件电路所处理过的"嗅觉紋"进行数据信息识别， 仿生嗅觉方法釆用人工神经网络的模式识别程序进行训练学习，模拟人 脑的神经处理中枢，形成学习模式并对气味数据进行智能化处理，将已 获得的待识别气味的特征分类与数据库中已知气味特征信息比较，得出 最后识别结果。本发明基于仿生嗅觉的中药材气味检测原理与人体嗅觉系统相对应学研究指出，人对物质气味的感觉归结于人 的感官鼻子和物质中的有机化学成分之间的相互作用。动物的嗅觉系统 是由嗅觉细胞感受物质气味成分，并通过大脑作用而获得对物质的识别 和判断。本发明实验采用仿生嗅觉系统装置，在信号检测上，釆用集成 阵列式传感器模拟人的嗅觉细胞来敏感中药材中所包含的各种不同挥发 性成分的气味特征，从而获得所有成分作用的总体效应(如同人的鼻子功 能)；在信号处理上，釆用人工神经网络模式识别技术模拟人的大脑神经 处理中枢功能，实现对气味信号学习、分析、关联和评判(如同人脑的 学习、思维和分析)，从而得出所"嗅"到的中药材气味信息的最终气味 模式。在人的嗅觉感受过程中，此气味模式是使人感觉到这是一种中药 材的气味，而仿生嗅觉技术会将此气味模式定义存储起来，并且其气味 模式与人的鼻子嗅到的气味感觉相对应关联的，具有仿生的特点。样品釆集是基于仿生嗅觉的中药材气味指紋图谱构建与鉴别方法的 最初也是最关键的步骤，由于不可能对一个药材的所有样本进行试验， 而且生长环境条件对药材代谢产物有影响，所以要收集有代表性的供试 品，这才能保证供试品的代表性和均一性。基于仿生嗅觉的中药材气味指紋图谱构建与鉴别方法的研究对象是 具有辛味的中药材，实验对象拟采用中药材陈皮、肉桂、薄荷与鱼腥草 作为实际研究。如薄荷具有芳香清凉的气味，为仿生嗅觉方法提供天然 条件上的可行性。基于道地药材与环境相关性很大，不同产地的中药材会在药性方表现 有差异。拟釆集同一产地薄荷中药材样品，而不同产地的薄荷，须要构 建不一样的质量气味指紋图谱，以便检测不同产地的中药材的质量优劣。 其收集中药材样品的方法学如图3所示。可从中药材原材料巿场购买同产地薄荷io批以上，以便样本的数和 量有足够的代表性。购买的中药材要标记好供试品来源，以便于生产原料的釆购选择和测试数据的可追溯，使之形成的气味指紋图谱有得查证。在中医理论指导下，将10批薄荷样品按照试验、测试等分类关作好 记录。在本实验室用碎屑机对薄荷样品进行粉碎，加工成粉末状态，最 后形成仿生嗅觉装置所须要的薄荷气味试验品。中药材样品的气味试验品准备好后，进入到仿生嗅觉方法的气味指紋 图谱构建的初级阶段。基于仿生嗅觉中药材气味品质识别方法以中医药理论和专家知识为 基础，以仿生嗅觉系统装置为手段，运用仿生嗅觉原理，采用试验探索 和实验验证相结合的方法进行研究。其方法过程分为初始气味指紋图谱 建立、气味指紋图谱的标准化和初步应用验证三个阶段 1)初始气味指紋图谱建立先择第一批中药材样品进行学习、训练，以其建立初始气味指紋图谱库。初始气味指紋图谱建立的方法框图，如图4所示，上述仿生嗅觉装置是仿生嗅觉的中药材气味指紋图谱构建与鉴别方法的关键部件，其采用自动进样装置与内浓缩技术实现中药材样品气的釆集和预处理，以便使阵列传感器可以对质量比较高的气味气体进行探测。其前置导电聚合物阵列传感器能模拟人的鼻腔细胞传导特性，能很好检测中药材气味信 自'G、 o信号处理的整体功能是对仿生嗅觉装置的输出信号进行特定的转换，得到初始的中药材气味模式空间X,用数学向量表达如下义 =(、，X 2 ，…，X ) ( 1 )数学上X表示一个二维向量空间，x"x，.,、均是一维向量，其共同组成具有噪声的初始气味空间x.初始气味空间x中含有噪声，并不能直接使用软件进行识别。为了 从中药材初始气味模式空间x中抽取出对识别有效的信息，必须对它进行软件数据预处理。13特征提取器釆用统计学方法在模式空间X上通过特征选择和提取或基元选择形成模式的特征向量空间Y。用数学向量表达如下 y = (h,少2"." l ) (2) 分量力,a,...,凡均是一维向量，其维数大小与特征提取器的算子公式相关。A丽模式识别器基于人工神经网络技术融合遗传进化理论算法自编 制的气味识别软件，人工神经网络信息的处理是由神经元之间的相互作 用来实现的，知识与信息的存储表现为网络元件互连间分布式的物理联 系，网络学习中识别取决于和神经元连接权的动态演化过程。遗传进化理 论算法将模式的特征向量空间Y转换成如下群数据，用数学表达如下 Y麵变换 G = ("g2，…山) u)使用遗传算法对其权值参数与网络结构进行进化式的训练，以期找 到最适合气味数据分析使用的权值与网络结构。基于遗传算法的人工神 经网络对特征向量进自学习，训练，进行知识与信息的存储以调整其自 身的网络权值参数，使其成为一个能工作于分类的识别器。ANN模式识别器输出气味模式再参考其基于中医理论下得到品质模 式，使用计算机指紋图谱分析技术得到最初的气味指紋图谱。仿生嗅觉 装置在检测(或称"嗅")气味的过程中，不必知这些气味的化学组成与 浓度，就能在极短的时间内对气味作出判断。在视觉上，此图谱是一个 表征中药材气味数据特征的图象，得到与人的感官感受相符的结果，期 望使用仿生嗅觉气味指紋图谱方法与中医理论指导下的药效结合能得到 可能性的解决。并且，若中药材本身受重金属、农药、微生物、化学物质的污染， 期望其气味指紋图谱图象上会出现另类斑点。第一阶段构建初始中药材气味指紋图谱会形一定数量，此库存储在 计算机硬盘里面形成气味指紋图谱数据知识库。页2) 气味指紋图谱标准化 气味指紋图谱标准化是对初始的气味指紋图谱库进行辨认和比较，已能进行修正初始气味库，气味指紋图谱标准化的原理图如图5所 示。第二阶段釆用另外 一 批已准备好的中药材样品对第 一 阶段建立的初始气味指紋图谱库进行测试、辨认、校正。此时，ANN模式识别器通过第 一阶段的训练、学习已具有稳定权值参数，具有对中药材气味的预测能 力。先在系统中输进样品气味，经仿生嗅觉系统进行数据釆集与数据处 理后，直接输进人工神经网络模式识别器进行识别，识别器会依据自身 权值参数进行分类并寻找存储此时计算机的模型数据库中与对象最相似 的模型编号进判别输出。其输出气味模型与化学分析进行综合参考比对，将其比对效果反馈 到识别器，差超过充许误差，则反馈到测箱进行校正。最后比对符合一 定误差值的气味谱会进入标准气味指紋图，最后建立标准气味指紋图库。气味信号将形成和指紋一样的数据图谱图象，把气味图谱图象和电 脑中原来储存的标准气味图谱相比较，就可以获得结果。3) 中药材气味指紋图谱鉴别方法在上述基础上，研究标准气味指紋图谱库在中药材质量评价中的应 用。基于仿生嗅觉的中药材气味指紋图谱构建与鉴别方法在中药材质量 检测评价领域属于新生事物，但无疑其是很有生命力、开拓性的一种气 味检测方法。中国传统中药材种类繁多，且各同群种的中药材都会受其 道地的不同、采收期不同而在本质上有差别。在应用中，要有科学地态 度对待标准气味指紋图谱的质量评价效果。而且一种新的方法须要真实 的使用反馈数据，这才能有利于仿生嗅觉方法的发展。由于前期工作收集的中药材样品在数量上有代表性、均一性，构建 出来标准气味指紋图谱具有自身科学性。如釆用上面方法建立了陈皮、肉桂、薄荷与鱼腥草等几种气味指紋图谱库，这种气味指紋图谱库是同 一产地的中药材进行检测。实践过程中，依照中医理论进行对另批要被 的中药材样品进行处理。中药材样品进行处理只是采用物理方法使其样 品适宜于仿生嗅觉系统的自动进样装置的采样动作，从而更方便对中药 材气味信息进行检测。本发明的方法过程如图6所示。这里运用了计算机解谱技术进行比 较，计算机输出一个气味的图象(气味指紋图谱)。根据计算机上的图谱 图象，对其进行质量评价相当方便。须要注意的是，对每一个比较结果 将作记录，慢慢形成一定实践证明，以便于再进一步修正气味指紋图谱 库。事实上同一产地的中药材内在质量有时都会因为地区性的气候不尽 相同，在进行气味指紋图谱辨认时讲究的是相似的比较，而不是数学上 的相等。最后显示表征质量指紋图谱"图像"，结果非常容易理解，并操 作过程贴切中医的"嗅"的方法。上面只是对同产地同釆收期的中药材进行实验检测，不同产地的但 同种中药材一样可采用此方法进行构建气味指紋图谱库并进行气味检测 从而评判其质量差别，突出气味指紋图谱的广泛性。
权利要求
1、一种基于仿生嗅觉的中药材气味鉴别方法，其特征在于包括有如下步骤1)准备中药材样品的气味试验品；2)构建仿生嗅觉方法的气味指纹图谱；3)气味指纹图谱标准化；4)将待鉴别气味中药材的气味指纹图谱与标准化的气味指纹图谱比较，给出识别结果。
2、 根据权利要求1所述的基于仿生嗅觉的中药材气味鉴别方法，其特征 在于上述步骤2)中构建仿生嗅觉方法的气味指紋图谱的步骤是1) 釆用自动进样装置与内浓缩技术实现中药材样品气的采集和预处理，以 便使阵列传感器可以对质量比较高的气味气体进行探测；2) 对上述探测到的气味气体用仿生嗅觉装置进行信号处理，并对仿生嗅 觉装置的输出信号进行特定的转换，得到初始中药材气味指紋图谱的数据库。
3、 根据权利要求1所述的基于仿生嗅觉的中药材气味鉴别方法，其特征 在于上述步骤2)中。其前置导电聚合物阵列传感器能模拟人的鼻腔细胞传导特 性，能很好检测中药材气味信息。
4、 根据权利要求1所述的基于仿生嗅觉的中药材气味鉴别方法，其特征 在于上述步骤3)中气味指紋图谱标准化的过程为用另外一批已准备好的中药材样品对第一阶段建立的初始气味指紋图谱 库进行测试、辨认、校正;先在系统中输进样品气味，经仿生嗅觉系统进行数 据采集与数据处理后，直接输进人工神经网络模式识别器进行识别，识别器会依据自身权值参数进行分类并寻找存储此时计算机的模型数据库中与对象最 相似的模型编号进判别输出，其输出气味模型与化学分析进行综合参考比对， 将其比对效果反馈到识别器，差超过充许误差，则反馈到测箱进行校正。最后比对符合一定误差值的气味谱会进入标准气味指紋图，最后建立标准气味指紋图库。
5、 一种根据权利要求1所述的基于仿生嗅觉的中药材气味鉴别方法所用 的装置，其特征在于包括自动进样器(l)、金属氧化气体传感器阵列(2)、微弱 信号调理电路(3)、模数转换电路(4)、进行信息处理的计算机(5)、显示 屏(6),其中自动进样器(1)的输出端与金属氧化气体传感器阵列(2)的输入端 连接，金属氧化气体传感器阵列(2)的输出端与微弱信号调理电路(3)的输入 端连接，微弱信号调理电路(3)的输出端与模数转换电路(4)的输入端连接， 模数转换电路(4)的输出端与进行信息处理的计算机(5)的输入端连接，计 算机(5)的输出端与显示屏(6)连接。
6、根据权利要求5所述的基于仿生嗅觉的中药材气味鉴别方法所用的装 置，其特征在于上述信号调理电路(3)包括信号放大电路及信号滤波电路。
全文摘要
本发明是一种基于仿生嗅觉的中药材气味鉴别方法及其装置。本发明的鉴别方法包括有如下步骤1)准备中药材样品的气味试验品；2)构建仿生嗅觉方法的气味指纹图谱；3)气味指纹图谱标准化；4)将待鉴别气味中药材的气味指纹图谱与标准化的气味指纹图谱比较，给出识别结果。本发明的鉴别装置，包括自动进样器、金属氧化气体传感器阵列、微弱信号调理电路、模数转换电路、进行信息处理的计算机、显示屏，其中自动进样器的输出端与金属氧化气体传感器阵列的输入端连接，金属氧化气体传感器阵列的输出端与微弱信号调理电路的输入端连接，微弱信号调理电路的输出端与模数转换电路的输入端连接，模数转换电路的输出端与进行信息处理的计算机的输入端连接，计算机的输出端与显示屏连接。本发明是一种符合中医理论实践方法，且方便实用的基于仿生嗅觉的中药材气味鉴别方法及其装置。
文档编号G01N27/00GK101261280SQ20071003299
公开日2008年9月10日 申请日期2007年12月29日 优先权日2007年12月29日
发明者许广桂, 骆德汉 申请人:广东工业大学