JP2009300188A

JP2009300188A - Elemental smell determining method for olfactory sense display and elemental smell determining apparatus

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Publication number: JP2009300188A
Application number: JP2008153458A
Authority: JP
Inventors: Takamichi Nakamoto; 高道中本; Keisuke Murakami; 恵介村上
Original assignee: Tokyo Institute of Technology NUC
Current assignee: Tokyo Institute of Technology NUC
Priority date: 2008-06-11
Filing date: 2008-06-11
Publication date: 2009-12-24
Anticipated expiration: 2028-06-11
Also published as: JP5142326B2

Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide an elemental smell determining method for an olfactory sense display capable of determining about dozens of general-purpose elemental smells. <P>SOLUTION: The elemental smell determining method is used in the olfactory sense display for forming a target smell by compounding a plurality of the elemental smells and includes a mass analyzing data acquiring step S1 for acquiring the mass analyzing data of a plurality of the candidate elemental smells analyzed by a mass analyzer, a base vector extracting step S2 for extracting a plurality of base vectors from the acquired mass analyzing data of the candidate elemental smells by using the NMF method, and an elemental smell determining step S3 for determining the combination of a single smell capable of expressing the extracted base vectors as the elemental smells. <P>COPYRIGHT: (C)2010,JPO&INPIT

Description

本発明は、嗅覚ディスプレイにおいて用いられる要素臭を決定するための方法及び装置に関する。 The present invention relates to a method and apparatus for determining an elemental odor used in an olfactory display.

ユーザに様々な匂いを提供するために、嗅覚ディスプレイが用いられている。嗅覚ディスプレイは、多くの要素臭から選択された要素臭を調合することによって、ユーザが選択した様々な匂いを提供する装置である。従来の嗅覚ディスプレイでは、より実際の匂いに近い様々な匂いを提供するために、取り扱う要素臭の数を増やすための工夫が行われており、数十程度の要素臭を瞬時に調合することが可能となっている（例えば、特許文献１，２参照）。 An olfactory display is used to provide various scents to the user. An olfactory display is a device that provides various odors selected by a user by blending elemental odors selected from many elemental odors. In the conventional olfactory display, in order to provide various odors that are closer to the actual odor, a device has been devised to increase the number of elemental odors to be handled. (For example, refer to Patent Documents 1 and 2).

近年、より実際の匂いに近い様々な匂いを提供するのに好適な要素臭を決定することが、嗅覚ディスプレイの課題の一つとなっている。非特許文献１では、匂い分子の形状に基づく７原臭説が開示されているが、７つの要素臭では、様々な匂いを提供するには不十分である。一方、非特許文献２では、嗅覚レセプタの数は、遺伝子工学の手法に基づいて３４７であるとされているが、嗅覚レセプタに対応する３４７種類の要素臭を用意するのは大変であり、また、３４７種類の要素臭の全てが重要な貢献をしているかは不明である。 In recent years, determining an elemental odor suitable for providing various odors closer to actual odors has become one of the challenges of olfactory displays. Non-Patent Document 1 discloses the seven original odor theory based on the shape of odor molecules, but the seven component odors are insufficient to provide various odors. On the other hand, in Non-Patent Document 2, the number of olfactory receptors is 347 based on genetic engineering techniques, but it is difficult to prepare 347 types of elemental odors corresponding to olfactory receptors. It is unclear if all 347 elemental odors make an important contribution.

特開２００２−２７７３６７号公報JP 2002-277367 A 国際公開第２００７／１２２８７９号パンフレットInternational Publication No. 2007/122879 Pamphlet E. Amoore, 原訳匂い−その分子構造、恒星社厚生閣版、１９７２年E. Amoore, Original odor-its molecular structure, Hoshiseisha Koseikaku edition, 1972 S. S. Sciffman, T. C. Pearce, Handbook of Machine olfaction, T. C. Pearce et al, Eds., Wiley-VCH, 2003, p22.S. S. Sciffman, T. C. Pearce, Handbook of Machine olfaction, T. C. Pearce et al, Eds., Wiley-VCH, 2003, p22.

このように、嗅覚ディスプレイに用いられる要素臭が７種類では、様々な匂いを提供するには不十分であり、一方、３４７種類では多すぎる。これに対し、数十程度の要素臭を瞬時に調合可能な嗅覚ディスプレイが開発されたため、数十程度の汎用的な要素臭を決定することができれば、大部分の匂いを提供することが可能な嗅覚ディスプレイを実現することができると期待されている。 Thus, seven types of elemental odors used in an olfactory display are insufficient to provide various odors, while 347 types are too many. On the other hand, since an olfactory display capable of instantly mixing dozens of elemental odors has been developed, it is possible to provide most odors if tens of general-purpose elemental odors can be determined. It is expected that an olfactory display can be realized.

本発明は、前記事情を鑑みて創案されたものであり、数十程度の汎用的な要素臭を決定することが可能な、嗅覚ディスプレイ用の要素臭決定方法及び要素臭決定装置を提供することを課題とする。 The present invention was devised in view of the above circumstances, and provides an element odor determination method and an element odor determination apparatus for an olfactory display capable of determining several tens of general-purpose element odors. Is an issue.

前記課題を解決するため、本発明は、複数の要素臭を調合することによって対象臭を生成する嗅覚ディスプレイに用いられる要素臭を、要素臭決定装置が決定する要素臭決定方法であって、質量分析器によって分析された複数の候補要素臭の質量分析データを取得する質量分析データ取得ステップと、ＮＭＦ法を用いて、取得された前記候補要素臭の質量分析データから複数の基底ベクトルを抽出する基底ベクトル抽出ステップと、抽出された前記基底ベクトルを、実存する単一臭のマススペクトルを用いて近似することによって近似ベクトルを生成し、生成された前記近似ベクトルを要素臭として決定する要素臭決定ステップと、を含むことを特徴とする。 In order to solve the above problems, the present invention is an element odor determination method in which an element odor determination device determines an element odor used in an olfactory display that generates a target odor by blending a plurality of element odors, and has a mass. Using the NMF method, a plurality of basis vectors are extracted from the acquired mass spectrometry data of the candidate element odor by using a mass spectrometry data acquisition step of acquiring mass analysis data of the plurality of candidate element odors analyzed by the analyzer. A base vector extraction step, an approximate vector is generated by approximating the extracted base vector using a mass spectrum of a single existing odor, and an element odor determination for determining the generated approximate vector as an element odor And a step.

前記要素臭決定ステップでは、非負拘束最小二乗法を用いて、前記近似ベクトルを構成する前記単一臭のマススペクトルにかかる係数を決定することが好ましい。 In the element odor determination step, it is preferable to determine a coefficient relating to the mass spectrum of the single odor constituting the approximate vector using a non-negative constraint least square method.

また、前記単一臭は、前記複数の候補要素臭のいずれかであることが好ましい。 The single odor is preferably one of the plurality of candidate element odors.

また、本発明の要素臭決定装置は、複数の要素臭を調合することによって対象臭を生成する嗅覚ディスプレイに用いられる要素臭を決定する要素臭決定装置であって、質量分析器によって分析された複数の候補要素臭の質量分析データを取得する質量分析データ取得部と、ＮＭＦ法を用いて、取得された前記候補要素臭の質量分析データから複数の基底ベクトルを抽出する基底ベクトル抽出部と、抽出された前記基底ベクトルを、実存する単一臭のマススペクトルを用いて近似することによって近似ベクトルを生成し、生成された前記近似ベクトルを要素臭として決定する要素臭決定部と、を備えることを特徴とする。 The element odor determination apparatus of the present invention is an element odor determination apparatus that determines an element odor used in an olfactory display that generates a target odor by blending a plurality of element odors, and is analyzed by a mass analyzer. A mass spectrometry data acquisition unit that acquires mass analysis data of a plurality of candidate element odors; a basis vector extraction unit that extracts a plurality of basis vectors from the acquired mass analysis data of the candidate element odors using the NMF method; An element odor determination unit that generates an approximate vector by approximating the extracted base vector using a mass spectrum of an existing single odor, and determines the generated approximate vector as an element odor. It is characterized by.

本発明によれば、数十程度の汎用的な要素臭を決定することができる。 According to the present invention, about several tens of general-purpose element odors can be determined.

以下、本発明の実施形態について、適宜図面を参照しながら説明する。同様の部分には同一符号を付し、重複する説明を省略する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings as appropriate. Similar parts are denoted by the same reference numerals, and redundant description is omitted.

図１は、本発明の実施形態に係る要素臭決定装置を示すブロック図である。図２は、本発明の実施形態に係る要素臭決定方法を示すフローチャートである。要素臭決定装置１０は、例えば、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ及び入出力回路から構成されており、図１に示すように、機能ブロックとして、質量分析データ取得部１１と、基底ベクトル抽出部１２と、要素臭決定部１３と、を備えている。 FIG. 1 is a block diagram showing an element odor determining apparatus according to an embodiment of the present invention. FIG. 2 is a flowchart showing an element odor determination method according to the embodiment of the present invention. The element odor determination device 10 is composed of, for example, a CPU, a RAM, a ROM, and an input / output circuit, and as shown in FIG. 1, as a functional block, a mass spectrometry data acquisition unit 11, a basis vector extraction unit 12, And an element odor determining unit 13.

質量分析データ取得部１１は、質量分析器又は質量分析器データベース２０から、質量分析器によって分析された複数の候補要素臭の質量分析データを取得する（図２の質量分析データ取得ステップＳ１）。質量分析データは、候補要素臭ごとに、当該候補要素臭のＩＤ（例えば、ナンバー等）と、マススペクトルデータすなわちｍ／ｚと、を含むデータである。取得された質量分析データは、基底ベクトル抽出部１２に出力される。 The mass spectrometry data acquisition unit 11 acquires mass analysis data of a plurality of candidate element odors analyzed by the mass analyzer from the mass analyzer or the mass analyzer database 20 (mass analysis data acquisition step S1 in FIG. 2). The mass spectrometry data is data including, for each candidate element odor, an ID (for example, a number) of the candidate element odor and mass spectrum data, that is, m / z. The acquired mass spectrometry data is output to the basis vector extraction unit 12.

基底ベクトル抽出部１２は、ＮＭＦ（Non-negative Matrix Factorization）法（非負値行列分解法、非負行列因子分解法ともいう）を用いて、取得された質量分析データから複数の基底ベクトルを抽出する（図２の基底ベクトル抽出ステップＳ２）。詳細には、基底ベクトル抽出部１２は、質量分析データのマススペクトルデータからなるデータ行列を用いてＮＭＦ法による反復計算を行い、所望の基底ベクトル数に対応する近似行列を計算することによって、基底ベクトルを抽出する。ＮＭＦ法は、D. D. Lee and H. S. Seung, Nature, 401 (1999) 788等に開示されている手法である。マススペクトルデータは負の値をとらないので、ＮＭＦ法は、マススペクトルデータから基底ベクトルを抽出するのに好適である。抽出された基底ベクトルは、要素臭決定部１３に出力される。 The basis vector extraction unit 12 extracts a plurality of basis vectors from the acquired mass spectrometry data using an NMF (Non-negative Matrix Factorization) method (also referred to as a non-negative matrix factorization method or a non-negative matrix factorization method) ( Base vector extraction step S2) in FIG. Specifically, the basis vector extraction unit 12 performs an iterative calculation by the NMF method using a data matrix composed of mass spectral data of mass analysis data, and calculates an approximate matrix corresponding to the desired number of basis vectors, thereby obtaining a basis. Extract a vector. The NMF method is a method disclosed in D. D. Lee and H. S. Seung, Nature, 401 (1999) 788. Since the mass spectrum data does not take a negative value, the NMF method is suitable for extracting a basis vector from the mass spectrum data. The extracted basis vector is output to the element odor determining unit 13.

要素臭決定部１３は、抽出された前記基底ベクトルを、実存する単一臭のマススペクトルを用いて近似することによって近似ベクトルを生成し、生成された近似ベクトルを要素臭として決定する（図２の要素臭決定ステップＳ３）。詳細には、要素臭決定部１３は、非負拘束最小二乗法を用いて、近似ベクトルを構成する単一臭のマススペクトルにかかる係数、すなわち、近似ベクトルを構成する単一臭の構成比を決定する。マススペクトルデータは負の値をとらないので、非負拘束最小二乗法は、基底ベクトルを近似する近似ベクトルを構成するマススペクトルデータの構成比を決定するのに好適である。 The element odor determination unit 13 generates an approximate vector by approximating the extracted base vector using an existing single odor mass spectrum, and determines the generated approximate vector as an element odor (FIG. 2). Element odor determination step S3). Specifically, the element odor determination unit 13 determines a coefficient relating to the mass spectrum of the single odor constituting the approximate vector, that is, the composition ratio of the single odor constituting the approximate vector, using the non-negative constraint least square method. To do. Since the mass spectrum data does not take a negative value, the non-negative constraint least square method is suitable for determining the composition ratio of the mass spectrum data constituting the approximate vector that approximates the base vector.

かかる要素臭決定装置１０による要素臭決定方法では、既に大量のデータが収集されて汎用化されている質量分析器のデータを利用するので、従来の官能検査のデータを利用する方法と比べて、より汎用的な要素臭を決定することができる。 In the element odor determination method by the element odor determination apparatus 10, since a large amount of data has already been collected and used for mass spectrometer data, compared with a method using conventional sensory test data, A more versatile elemental odor can be determined.

質量分析器データベースとして、米国ＮＩＳＴによるＮＩＳＴ０５というデータベースを利用した。ＮＩＳＴ０５は、１６．３万のマススペクトルデータを格納しており、本実施形態において、質量分析データ取得部１１が、この中から任意の１万のマススペクトルデータを取得した。 As the mass spectrometer database, a database called NIST05 by the US NIST was used. The NIST05 stores 163,000 mass spectrum data, and in this embodiment, the mass analysis data acquisition unit 11 acquires arbitrary 10,000 mass spectrum data.

続いて、基底ベクトル抽出部１２が、質量分析データのマススペクトルデータからなるデータ行列を用いてＮＭＦ法による反復計算を行い、所望の基底ベクトル数に対応する近似行列を計算した。図３は、基底ベクトル数及びＮＭＦ法の反復回数を変え、取得されたマススペクトルデータからなるデータ行列と近似行列との残差を計算した結果を示すグラフである。図３に示すように、基底ベクトル数が増加するにつれて残差は減少し、反復回数１００回程度で残差は十分に収束した。 Subsequently, the basis vector extraction unit 12 performed an iterative calculation by the NMF method using a data matrix composed of mass spectrum data of the mass analysis data, and calculated an approximate matrix corresponding to the desired number of basis vectors. FIG. 3 is a graph showing the result of calculating the residual between the data matrix composed of the acquired mass spectrum data and the approximate matrix by changing the number of basis vectors and the number of iterations of the NMF method. As shown in FIG. 3, the residual decreased as the number of basis vectors increased, and the residual sufficiently converged after about 100 iterations.

続いて、要素臭決定部１３が、他成分で構成される対象臭を表現可能な基底ベクトルを決定した。基底ベクトル数は、１００とした。ここで、対象臭として、表１に示す構成比を有するりんご臭を採用した。図４は、本発明の比較例に係る、対象臭を表現する基底ベクトルの構成比を決定する方法を説明するグラフであって、基底ベクトルの構成比を、基底ベクトルの射影成分を用いて決定する方法を説明するグラフである。図５は、本発明の実施例１に係る、対象臭を表現する基底ベクトルの構成比を決定する方法を説明するグラフであって、基底ベクトルの構成比を、非負拘束最小二乗法を用いて決定する方法を説明するグラフである。図４及び図５の例において、反復計算の回数は、ともに１０００回である。 Subsequently, the element odor determination unit 13 determined a basis vector capable of expressing the target odor composed of other components. The number of basis vectors was 100. Here, an apple odor having a composition ratio shown in Table 1 was adopted as the target odor. FIG. 4 is a graph for explaining a method for determining the composition ratio of a basis vector expressing a target odor according to a comparative example of the present invention, wherein the composition ratio of the basis vector is determined using a projection component of the basis vector. It is a graph explaining the method to do. FIG. 5 is a graph for explaining a method for determining the composition ratio of the basis vectors expressing the target odor according to the first embodiment of the present invention, wherein the composition ratio of the basis vectors is calculated using a non-negative constraint least square method. It is a graph explaining the method to determine. In the examples of FIGS. 4 and 5, the number of iterations is 1000.

図４に示すように、基底ベクトルの射影成分を用いて基底ベクトルの構成比を決定した場合には、対象臭のマススペクトルと、基底ベクトルからなる近似臭のマススペクトルとのピーク位置が一致せず、近似誤差が大きい。これに対し、図５に示すように、非負拘束最小二乗法を用いて基底ベクトルの構成比を決定した場合には、基底ベクトルからなる近似臭のマススペクトルとのピーク位置が一致し、近似誤差が小さい。 As shown in FIG. 4, when the composition ratio of the base vector is determined using the projection component of the base vector, the peak positions of the mass spectrum of the target odor and the mass spectrum of the approximate odor composed of the base vector are matched. The approximation error is large. On the other hand, as shown in FIG. 5, when the composition ratio of the basis vector is determined using the non-negative constraint least square method, the peak position of the approximate odor mass spectrum composed of the basis vector coincides, and the approximation error Is small.

かかる相違は、基底ベクトル間の直交性が原因であると考えられる。基底ベクトル数が少なく、基底ベクトル間の直交性が保たれている間は、どちらの方法でも結果はほぼ同じである。しかし、基底ベクトルは非負という制約を受けるため、基底ベクトル数が増えてくると、基底ベクトル同士が直交しない場合が生じる。比較例に係る射影を用いる方法は、基底ベクトル間の直交性を前提とした方法であるので、直交性が満たされなくなると精度が低下してしまう。 Such a difference is considered to be caused by orthogonality between basis vectors. As long as the number of basis vectors is small and the orthogonality between the basis vectors is maintained, the result is almost the same with either method. However, since the basis vectors are subject to a non-negative constraint, if the number of basis vectors increases, the basis vectors may not be orthogonal to each other. Since the method using the projection according to the comparative example is a method on the premise of orthogonality between the base vectors, the accuracy decreases when the orthogonality is not satisfied.

図６は、比較例及び実施例１における、基底ベクトル数と残差との関係を示すグラフである。図６の例において、反復計算の回数は、１０００回である。図６に示すように、基底ベクトル数が６４以下である場合には、比較例における残差と実施例１における残差とはほぼ同じである。しかし、基底ベクトル数が６４を超える場合には、比較例における残差は増加するのに対し、実施例１における残差は減少する。かかる結果により、基底ベクトルの構成比を決定するには、非負拘束最小二乗法の方が安定しており好ましいことがわかった。 FIG. 6 is a graph showing the relationship between the number of basis vectors and the residual in the comparative example and the first embodiment. In the example of FIG. 6, the number of iterations is 1000. As shown in FIG. 6, when the number of basis vectors is 64 or less, the residual in the comparative example and the residual in the first embodiment are substantially the same. However, when the number of basis vectors exceeds 64, the residual in the comparative example increases, whereas the residual in the first embodiment decreases. From these results, it was found that the non-negative constrained least square method is more stable and preferable for determining the basis vector composition ratio.

質量分析器データベースとして、精油データベース等を利用した。まず、質量分析データ取得部１１が、１０４種の匂いの構成成分である３２２種の単一臭のマススペクトルデータを取得した。１０４種の匂いの名称を表２に示し、３２２種の単一臭のＩＤ（NIST_ID）及び名称（name）の一覧を表３〜表９に示す。精油データベース等から得られた単一臭のマススペクトルデータは、質量分析器ごとのバラツキを防ぐため、規格化されている。 An essential oil database or the like was used as a mass spectrometer database. First, the mass spectrometry data acquisition unit 11 acquired 322 types of single odor mass spectrum data, which are constituents of 104 types of odors. Table 2 shows the names of 104 odors, and Tables 3 to 9 show a list of 322 single odor IDs (NIST_IDs) and names (names). Mass spectrum data of a single odor obtained from an essential oil database or the like is standardized in order to prevent variation among mass analyzers.

続いて、基底ベクトル抽出部１２が、３２２種のマススペクトルデータからなるデータ行列を用いてＮＭＦ法による反復計算を行い、基底ベクトル数１０に対応する近似行列を計算した。続いて、要素臭決定部１３が、基底ベクトルを近似する近似ベクトルを生成するために、３２２種の単一臭のマススペクトルデータにかかる係数、すなわち、単一臭の構成比を決定し、単一臭によって近似された基底ベクトルの近似ベクトル（すなわち、要素臭）を決定した。決定された３２種の近似ベクトル０１〜３２を構成する単一臭のＩＤ（NIST_ID）とその係数すなわち構成比（ratio）を表１０〜１７に示す。表１０〜表１７における単一臭のＩＤ（NIST_ID）は、表３〜表９における単一臭のＩＤ（NIST_ID）に対応している。なお、かかる近似ベクトルの決定段階において、構成比（ratio）が０．０００１未満の単一臭は省略した。例えば、近似ベクトル０１は、３種の単一臭を調合することによって生成可能である。 Subsequently, the basis vector extraction unit 12 performed iterative calculation by the NMF method using a data matrix composed of 322 types of mass spectrum data, and calculated an approximate matrix corresponding to the number of basis vectors 10. Subsequently, in order to generate an approximate vector that approximates the base vector, the elemental odor determination unit 13 determines the coefficients related to the mass spectrum data of 322 types of single odors, that is, the composition ratio of single odors, An approximate vector of base vectors approximated by one odor (ie, elemental odor) was determined. Tables 10 to 17 show IDs (NIST_ID) of single odors constituting the determined 32 kinds of approximate vectors 01 to 32 and their coefficients, that is, composition ratios. The single odor ID (NIST_ID) in Tables 10 to 17 corresponds to the single odor ID (NIST_ID) in Tables 3 to 9. It should be noted that a single odor having a composition ratio (ratio) of less than 0.0001 was omitted in the approximate vector determination stage. For example, the approximate vector 01 can be generated by blending three single odors.

図７は、ＮＭＦ法を用いて抽出された基底ベクトルの残差と、単一臭によって近似された近似ベクトルの残差と、を示すグラフである。図７には、代表的な２種の基底ベクトルに関して示されている。図７（ａ）（ｂ）に示すように、基底ベクトルは、単一臭を用いて近似可能であることがわかった。 FIG. 7 is a graph showing residuals of basis vectors extracted using the NMF method and residuals of approximate vectors approximated by a single odor. FIG. 7 shows two typical types of basis vectors. As shown in FIGS. 7A and 7B, it was found that the basis vectors can be approximated using a single odor.

図８は、実施例２の基底ベクトル及び近似ベクトルにおける、ベクトル数と残差との関係を示すグラフである。図８に示すように、ベクトル数が大きくなると、残差の差がやや広がった。近似基底ベクトルの場合には、ベクトル数が５０を超える場合には、残差があまり減少しなくなるので、ベクトル数は３２〜５０が好適であるものと考えられた。 FIG. 8 is a graph showing the relationship between the number of vectors and the residual in the basis vectors and approximate vectors of the second embodiment. As shown in FIG. 8, as the number of vectors increases, the difference in residuals increases slightly. In the case of an approximate basis vector, when the number of vectors exceeds 50, the residual does not decrease so much, so it was considered that the number of vectors is preferably 32 to 50.

図９は、匂いが１０４種以下の場合における、ＮＭＦ法を用いて抽出された基底ベクトルの残差と、単一臭によって近似された近似ベクトルの残差と、を示すグラフである。図９の場合において、残差は、匂いの数で割った平均残差であり、ベクトル数は３２である。匂いが２６種の場合には単一臭は１１６種、匂いが５２種の場合には単一臭は２１７種、匂いが７８種の場合には単一臭は２８０であった。また、匂いが５２種の場合には、使用する匂いのセットを５通りに変えて残差を計算した。その結果を表１８に示す。 FIG. 9 is a graph showing residuals of basis vectors extracted using the NMF method and residuals of approximate vectors approximated by a single odor when there are 104 or less odors. In the case of FIG. 9, the residual is an average residual divided by the number of odors, and the number of vectors is 32. When there were 26 odors, there were 116 single odors, when there were 52 odors, there were 217 single odors, and when there were 78 odors, the single odor was 280. When 52 odors were used, the residuals were calculated by changing the set of odors to be used in five ways. The results are shown in Table 18.

図９に示すように、匂いの種類が増加すると誤差が若干増加するように見えるが、表１８に示すように残差のばらつきも大きいため、匂いの種類が増加しても残差が増加するとはいえないことがわかった。したがって、３２種の要素臭を用いれば、１０４種以上の匂いがあったとしても、残差を増加させることなくより多くの匂いを表現することができると考えられた。 As shown in FIG. 9, the error seems to increase slightly as the odor type increases. However, as shown in Table 18, since the variation in the residual is large, the residual increases even if the odor type increases. I can't say. Therefore, it was considered that if 32 elemental odors were used, even if there were 104 or more odors, more odors could be expressed without increasing the residual.

本発明の実施形態に係る要素臭決定装置を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the elemental odor determination apparatus which concerns on embodiment of this invention. 本発明の実施形態に係る要素臭決定方法を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the elemental odor determination method which concerns on embodiment of this invention. 基底ベクトル数及びＮＭＦ法の反復回数を変え、取得されたマススペクトルデータからなるデータ行列と近似行列との残差を計算した結果を示すグラフである。It is a graph which shows the result of having calculated the residual of the data matrix which consists of the acquired mass spectrum data, and an approximate matrix, changing the number of base vectors and the repetition frequency of NMF method. 本発明の比較例に係る、対象臭を表現する基底ベクトルの構成比を決定する方法を説明するグラフであって、基底ベクトルの構成比を、基底ベクトルの射影成分を用いて決定する方法を説明するグラフである。It is a graph explaining the method of determining the composition ratio of the base vector expressing the target odor according to the comparative example of the present invention, and describes the method of determining the composition ratio of the base vector using the projection component of the base vector. It is a graph to do. 本発明の実施例１に係る、対象臭を表現する基底ベクトルの構成比を決定する方法を説明するグラフであって、基底ベクトルの構成比を、非負拘束最小二乗法を用いて決定する方法を説明するグラフである。It is a graph explaining the method of determining the composition ratio of the base vector expressing the target odor according to the first embodiment of the present invention, and the method of determining the composition ratio of the base vector using the non-negative constraint least square method It is a graph to explain. 比較例及び実施例１における、基底ベクトル数と残差との関係を示すグラフである。It is a graph which shows the relationship between the number of base vectors and a residual in a comparative example and Example 1. ＮＭＦ法を用いて抽出された基底ベクトルの残差と、単一臭によって近似された近似ベクトルの残差と、を示すグラフである。It is a graph which shows the residual of the base vector extracted using the NMF method, and the residual of the approximate vector approximated by the single odor. 実施例２の基底ベクトル及び近似ベクトルにおける、ベクトル数と残差との関係を示すグラフである。It is a graph which shows the relationship between the number of vectors and a residual in the base vector and approximate vector of Example 2. 匂いが１０４種以下の場合における、ＮＭＦ法を用いて抽出された基底ベクトルの残差と、単一臭によって近似された近似ベクトルの残差と、を示すグラフである。It is a graph which shows the residual of the base vector extracted using the NMF method, and the residual of the approximate vector approximated by the single odor in the case where there are 104 or less odors.

符号の説明Explanation of symbols

１０要素臭決定装置
１１質量分析データ取得部
１２基底ベクトル抽出部１２
１３要素臭決定部１３ DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 Element odor determination apparatus 11 Mass spectrometry data acquisition part 12 Basis vector extraction part 12
13 Element odor determination unit 13

Claims

複数の要素臭を調合することによって対象臭を生成する嗅覚ディスプレイに用いられる要素臭を、要素臭決定装置が決定する要素臭決定方法であって、
質量分析器によって分析された複数の候補要素臭の質量分析データを取得する質量分析データ取得ステップと、
ＮＭＦ法を用いて、取得された前記候補要素臭の質量分析データから複数の基底ベクトルを抽出する基底ベクトル抽出ステップと、
抽出された前記基底ベクトルを、実存する単一臭のマススペクトルを用いて近似することによって近似ベクトルを生成し、生成された前記近似ベクトルを要素臭として決定する要素臭決定ステップと、
を含むことを特徴とする要素臭決定方法。 An element odor determination method in which an element odor determination device determines an element odor used in an olfactory display that generates a target odor by blending a plurality of element odors,
A mass spectrometry data acquisition step for acquiring mass spectrometry data of a plurality of candidate element odors analyzed by the mass analyzer;
A basis vector extraction step of extracting a plurality of basis vectors from the obtained mass spectrometry data of the candidate element odor using the NMF method;
An element odor determination step of generating an approximate vector by approximating the extracted base vector using a mass spectrum of a single existing odor, and determining the generated approximate vector as an element odor;
The element odor determination method characterized by including.

前記要素臭決定ステップでは、
非負拘束最小二乗法を用いて、前記近似ベクトルを構成する前記単一臭のマススペクトルにかかる係数を決定する
ことを特徴とする請求項１に記載の要素臭決定方法。 In the element odor determination step,
The element odor determination method according to claim 1, wherein a coefficient relating to the mass spectrum of the single odor constituting the approximate vector is determined using a non-negative constraint least square method.

前記単一臭は、前記複数の候補要素臭のいずれかである
ことを特徴とする請求項２に記載の要素臭決定方法。 The elemental odor determination method according to claim 2, wherein the single odor is one of the plurality of candidate elemental odors.

複数の要素臭を調合することによって対象臭を生成する嗅覚ディスプレイに用いられる要素臭を決定する要素臭決定装置であって、
質量分析器によって分析された複数の候補要素臭の質量分析データを取得する質量分析データ取得部と、
ＮＭＦ法を用いて、取得された前記候補要素臭の質量分析データから複数の基底ベクトルを抽出する基底ベクトル抽出部と、
抽出された前記基底ベクトルを、実存する単一臭のマススペクトルを用いて近似することによって近似ベクトルを生成し、生成された前記近似ベクトルを要素臭として決定する要素臭決定部と、
を備えることを特徴とする要素臭決定装置。 An element odor determination device for determining an element odor used in an olfactory display that generates a target odor by blending a plurality of element odors,
A mass analysis data acquisition unit for acquiring mass analysis data of a plurality of candidate element odors analyzed by the mass analyzer;
A basis vector extraction unit that extracts a plurality of basis vectors from the obtained mass spectrometry data of the candidate element odor using the NMF method;
An element odor determination unit for generating an approximate vector by approximating the extracted base vector using an existing single odor mass spectrum, and determining the generated approximate vector as an element odor;
An element odor determination device comprising: