【摘 要】
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随着数字化技术的发展,人体其他感官如视觉、听觉的研究日趋成熟,人们早已实现“千里眼”与“顺风耳”。然而,嗅觉的发展还处于探索阶段,离“万里飘香”依旧任重道远。气味感知是用来描述嗅觉的一种方式,它利用气味描述符对分子气味进行描述来表示嗅感。由于气味组成的复杂性,人们始终没能在气味分子的性质和气味感知之间建立良好的映射关系。本文尝试从气味分子物化特征的角度出发,不仅包括提取分子描述符信息,更是首次通过
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“基于仿生嗅觉的物质气味嗅频提取及复现方法研究”（项目批准号为 61571140）；
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随着数字化技术的发展,人体其他感官如视觉、听觉的研究日趋成熟,人们早已实现“千里眼”与“顺风耳”。然而,嗅觉的发展还处于探索阶段,离“万里飘香”依旧任重道远。气味感知是用来描述嗅觉的一种方式,它利用气味描述符对分子气味进行描述来表示嗅感。由于气味组成的复杂性,人们始终没能在气味分子的性质和气味感知之间建立良好的映射关系。本文尝试从气味分子物化特征的角度出发,不仅包括提取分子描述符信息,更是首次通过将分子的二维平面结构和三维空间结构构造成图（graph）结构,从而提取分子图结构信息作为分子物化特征,进而利用机器学习和深度学习等方法搭建一个良好的气味感知评价模型,从而实现对气味感知的精准预测。首先,本文从实验数据集的收集及预处理的介绍出发,详细介绍了气味感知评分数据集的来源、收集以及预处理方法。在此基础上,重点介绍了如何构造气味感知评分空间、不同表示形式气味分子的意义以及其相互转换过程。其次,研究了基于分子物化特征中的分子描述符信息,其中包括分子定性描述符和分子指纹。并利用多种机器学习方法如随机森林、岭回归、偏最小二乘回归和深度神经网络的方法,构建了从分子描述符到分子气味感知的映射模型。此外通过对比不同分子描述符信息的预测效果及气味感知预测模型的性能,验证了实验的可行性及准确性。之后,为了进一步提升分子气味感知预测的准确性,本文提出了以分子图结构信息特别是三维空间结构信息作为分子物化特征,并基于图卷积网络搭建了Odor-2DGCN和Odor-3DGCN两种气味感知预测模型。在提取分子图结构信息的过程中,本文还通过基于相关性的特征选择方法,筛选出了19种最有利于分子气味感知预测的原子特征。最终实验结果表明,基于分子图结构信息对分子气味感知进行预测是可行的,且结果良好。在对评分范围为0-100分的气味感知评分进行预测中,Odor-3DGCN模型的预测效果最好,其预测结果MAE最小仅为1.276。最后,本文通过对不同的分子物化特征,即分子描述符和分子图结构两种信息对气味感知预测的结果进行对比分析,从而得出,本文提出的利用分子图结构信息作为分子物化特征进行实验,能够提高对气味感知预测的准确性。其中基于分子三维空间图结构信息并利用以图卷积最大池化机制整合原子信息的Odor-3DGCNmax模型能够得到最佳的气味感知预测效果。从而证明本文提出方法的优越性和可行性,为后续的研究应用给与了使用价值以及现实性意义。
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