嗅觉可视化技术及其在白酒识别中的应用的中期报告.docx

嗅觉可视化技术及其在白酒识别中的应用的中期报告 本项目旨在研发一种基于嗅觉可视化技术的白酒识别方法，该方法通过将嗅觉信号转换为可视化图像，帮助人类在识别白酒品质和种类时更有效和准确。 目前，我们已经完成了嗅觉信号采集和处理的前期工作。我们首先用气相色谱-质谱联用技术对不同品牌和类型的白酒进行分析，得到了它们的挥发性成分组成情况。然后，我们利用我们自主设计的嗅觉传感器阵列对这些酒样进行了嗅觉信号采集，并从中提取了相关特征。 接着，我们设计并训练了一种基于卷积神经网络的嗅觉可视化模型。该模型能够将嗅觉信号转换为相应的可视化图像，这些图像反映了酒样挥发性成分的特征分布情况。我们利用大量实验对模型进行了优化，在白酒品质和种类识别任务上达到了较好的效果。 我们还进行了多组对比实验，对比了我们所提出的嗅觉可视化方法与传统方法在白酒识别上的效果。实验表明，我们所提出的方法能够更直观、更准确地反映白酒的挥发性成分特征，从而更好地进行品质和种类识别。 下一阶段，我们将继续优化和改进嗅觉可视化模型，并进一步探究其在更广泛的酒类识别任务中的应用。我们还将进一步完善实验设计和数据采集，并与典型白酒制造厂进行合作，进一步评估我们的方法的实际应用价值。