(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
匂いの強度を測定する方法であって、
前記方法は、
一組みの参照化合物の各々について、前記参照化合物の濃度及び上記の濃度での上記の参照化合物に対する第一タイプの匂いの測定デバイスにおける一組みの匂いのセンサーの出力の間における関係を示すそれぞれの第一の関数を定義するデータを提供するステップ、
上記の一組みの参照化合物の各々について、上記の参照化合物のある範囲の異なる濃度及び上記の範囲の異なる濃度にわたる前記参照化合物に対する官能パネルによって選定されたそれぞれの匂いの強度の格付けの間における関係を示すそれぞれの第二の関数を定義するデータを提供するステップ、
試験における匂いの試料に対して露出させられたとき、上記の第一タイプの匂いの測定デバイスにおける一組みの匂いのセンサーの出力を測定するステップ、並びに、
上記の測定された出力のデータに対して上記の第一の及び第二の関数の組み合わせを適用することによって前記測定された出力のデータを匂いの強度の指標へと転換するステップ
を含む、匂いの強度の測定方法。
【請求項２】
請求項１に記載の匂いの強度の測定方法において、
前記転換するステップは、前記測定するステップにおいて測定された前記センサーの出力のデータへ重みが付けられた変換を適用するステップを含むと共に、
前記重みは、前記測定されたセンサーの出力のデータが上記の選択された参照化合物に対する上記の第一タイプの匂いの測定デバイスの露出において得られたセンサーの出力のデータとどのように比較するかに依存するものである、
匂いの強度の測定方法。
【請求項３】
請求項２に記載の匂いの強度の測定方法において、
前記重みが付けられた変換を適用するステップは、ファジーな分類方法、条件付きのニューラル・ネットワークを使用する方法、前記試験の試料の匂いに対する前記参照化合物の各々の影響の見積もりを伴う方法からなる群より選択された方法を適用するステップを含む、匂いの強度の測定方法。
【請求項４】
請求項１から３までのいずれか一項に記載の匂いの強度の測定方法において、
上記の選択された参照化合物の一つ又はより多いものに対して前記匂いの測定デバイスを露出させるステップ、及び、
上記の一つの又はより多い選択された参照化合物に対する前記匂いの測定デバイスの出力を示す第一関数を定義するデータを算出するステップ
を含むと共に、
上記のデータは、前記転換するステップのその後の実施において使用可能なものである、匂いの強度の測定方法。
【請求項５】
請求項４に記載の匂いの強度の測定方法において、
前記算出するステップは、部分最小二乗計算を適用することを含む、匂いの強度の測定方法。
【請求項６】
請求項４又は５に記載の匂いの強度の測定方法において、
上記の一つの又はより多い参照化合物に対する上記の匂いの測定デバイスの出力を示す第一の関数を定義する、前記算出するステップにおいて計算された、データを前記匂いの測定デバイスのメモリに記憶するステップを含む、匂いの強度の測定方法。
【請求項７】
請求項４から６までのいずれか一項に記載の匂いの強度の測定方法において、
前記選択された参照化合物の一つ又はより多いものに対して前記匂いの測定デバイスを露出させるステップは、各々の参照化合物について、同じ参照化合物について前記第二の関数を定義するデータを発生させるために使用された官能パネルの感度の領域をカバーするものである、ある範囲の濃度を有する一組みの試料に対して前記匂いの測定デバイスを露出させるステップを含む、匂いの強度の測定方法。
【請求項８】
請求項１から７までのいずれか一項に記載の匂いの強度の測定方法において、
前記測定するステップは、電子鼻デバイス、赤外分光計、質量分析計、及びガスクロマトグラフィーのデバイスからなる群より選択された匂いの測定デバイスを使用する、匂いの強度の測定方法。
【請求項９】
請求項１から８までのいずれか一項に記載の匂いの強度の測定方法において、
上記の選択された参照化合物の各々について、
異なる濃度で、上記の参照化合物の複数の試料を官能パネルに与えると共に、前記官能パネルによって各々の試料に対して選定された匂いの強度の指標の値を決定するステップ、及び、
前記官能パネルによって試料に対して選定された前記匂いの強度の値及び前記試料の濃度の間における関係を示す第二の関数を決定するステップ
を含む、匂いの強度の測定方法。
【請求項１０】
匂いの強度の測定装置であって、
匂いの物質に対して露出されたとき、出力を生じるように適合させられた一組みの匂いのセンサーを含む第一のタイプの匂いの測定デバイス、及び、
上記の匂いの測定デバイスのセンサーの出力データを匂いの強度の指標へと転換するための手段
を含む、匂いの強度の測定装置において、
前記転換する手段は、使用の際に、一組みの参照化合物の各々について、前記参照化合物の濃度及び上記の濃度における上記の参照化合物に対する上記の第一のタイプの匂いの測定デバイスにおける一組みの匂いセンサーの出力の間における関係を示すそれぞれの第一の関数を定義するデータ、並びに、上記の一組みの参照化合物の各々について、上記の参照化合物のある範囲の異なる濃度及び上記の範囲の異なる濃度にわたる前記参照化合物に対する官能パネルによって選定された匂いの強度の格付けの間における関係を示すそれぞれの第二の関数を定義するデータが提供されると共に、上記の測定された出力のデータに対して上記の第一の及び第二の関数の組み合わせを適用することによって上記の匂いの強度の指標を発生させるように適合させられたものである、
匂いの強度の測定装置。
【請求項１１】
請求項１０に記載の匂いの強度の測定装置において、
前記転換する手段は、上記の試料の匂いに対する上記の一組みの匂いのセンサーの露出の際に発生させられた測定されたセンサーの出力データに対して重みが付けられた変換を適用するように適合させられたものであると共に、
前記重みは、前記測定されたセンサーの出力データが上記の選択された参照化合物に対する上記の第一のタイプの匂いの測定デバイスの露出の際に得られたセンサーの出力データとどのように比較するかに依存するものである、匂いの強度の測定装置。
【請求項１２】
請求項１１に記載の匂いの強度の測定装置において、
前記転換する手段は、ファジーな分類方法、条件付きのニューラル・ネットワークを使用する方法、及び前記試料の匂いに対する前記参照化合物の各々の影響の見積もりを伴う方法からなる群において選択された方法を使用することで上記重みが付けられた変換を適用するように適合させられたものである、匂いの強度の測定装置。
【請求項１３】
請求項１０から１２までのいずれか一項に記載の匂いの強度の測定装置において、
上記の匂いの測定デバイスが、上記の参照化合物に対して露出されるとき、上記の選択された参照化合物の一つ又はより多いものに対して上記の第一のタイプの匂いの測定デバイスの出力を示す上記の第一の関数を定義する上記のデータの少なくともいくつかを算出するための算出手段を含む、匂いの強度の測定装置。
【請求項１４】
請求項１３に記載の匂いの強度の測定装置において、
前記算出する手段は、部分最小二乗計算を適用するための手段を含む、匂いの強度の測定装置。
【請求項１５】
請求項１３又は１４に記載の匂いの強度の測定装置において、
前記匂いの測定デバイスは、メモリを含むと共に、前記算出手段によって算出された、上記の参照化合物に対する上記の匂いの測定デバイスの出力を示す第一の関数を定義する、データを上記のメモリに記憶するように適合させられたものである、匂いの強度の測定装置。
【請求項１６】
請求項１３から１５までのいずれか一項に記載の匂いの強度の測定装置において、
前記匂いの測定デバイスは、上記の選択された参照化合物の各々について、上記の選択された参照化合物について上記の第二の関数を定義するデータを発生させるために使用された官能パネルの感度の対応する領域をカバーするものである、感度の領域を有する一組みの匂いのセンサーを含む、匂いの強度の測定装置。
【請求項１７】
請求項１０から１６までのいずれか一項に記載の匂いの強度の測定装置において、
前記匂いの測定デバイスは、電子鼻装置、赤外分光計、質量分析計、及びガスクロマトグラフィーのデバイスからなる群において選択されたデバイスである、匂いの強度の測定装置。
【請求項１８】
請求項１から９までのいずれか一項に記載の匂いの強度の測定方法において、
上記の一組みの参照化合物の各々についてそれぞれの第二の関数を定義するデータを提供するステップは、一組みの基本の化合物の各々についてそれぞれの第二の関数を定義するデータを提供することからなると共に、
上記の一組みの基本の化合物は、汎用の匂いの分類スキームに従って匂いを分類するための多次元の空間を定義するものである、
匂いの強度の測定方法。
【請求項１９】
請求項１０から１７までのいずれか一項に記載の匂いの強度の測定装置において、
前記転換する手段は、使用の際に、一組みの基本の化合物の各々についてそれぞれの第二の関数を定義するデータが提供されると共に、
上記の一組みの基本の化合物は、汎用の匂いの分類スキームに従って匂いを分類するための多次元の空間を定義するものである、匂いの強度の測定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、匂いを分析する分野に関し、より詳細には、匂いの強度の定量的な測定を提供するための方法及びシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
匂いの感覚は、嗅覚システムでの揮発性の化学物質の相互作用に起因する。広範囲な研究は匂いの様々な様相：匂いの知覚、匂いの源、産出物などの濃度と匂いの相関性に関して行なわれた。本発明を理解するために、匂いに関して行なわれたある研究が下記に記載される。
【０００３】
多くの研究は、顕著に、いくつかの産出の匂いと、それらが構成される化学物質との関係を調査することによって、匂いを質的に分析するように行われてきた。特に、それらの器官感覚受容性の特性に関して匂いを分類するためのシステムを確立することがなされてきた。
【０００４】
アンドリュードラビニクス（Andrew  Dravnieks）は、幾らかの分子に関係のある匂いの特有の特性についての研究を行った。１２０乃至１４０人の判断パネルは、１４６の可能な意味ある表現のセット（例えば、花、木質など）から選択された、ある記述的な用語に関して分子の匂いの特性を評価した。その結果は、与えられた化合物の匂いが“花に似た”程度を示し、“木質の”程度などを示す。例えば、非特許文献１参照。
【０００５】
非特許文献１に近似のアプローチを使用して、ジョーベルト（Jaubert）等は、１４００の分子の匂いを放つ特性が分析されるようにアレンジされた（例えば、非特許文献２参照）。それらの試験において、６５０の異なる意味のある表現は、１４００の分子の匂いについて描写するために使用された。しかしながら、１３５の基本的な意味のある表現が、すべての分子の特徴をカバーし得ることが分かった。試験された分子の構造及びそれぞれの匂いに割り当てられた特徴を分析することによって、ジョーベルトは、匂いを分類するために使用され得る４２の参照の匂いを識別できた。
【０００６】
ジョーベルトは、参照極を構成する６つの化合物のまわりのこれらの４２の匂いの分配によって匂いのマッピングができ得る匂いの空間の三次元の表現を確立することができた。６つの参照極は、下記の表１で示される。
【０００７】
【表１】
0004814530.tif 000002
【０００８】
異なる匂いを表わすことができる多次元の匂いの空間を決めるように他の試みがなされた。例えば、ワインとビールの匂いを表わすために、環状構造は、Ａ．Ｃ．ノーブル（A.C.  Noble）及びモルテン  メイルガード（Morten  Meilgaard）によってそれぞれ提案され、１７次元の匂いの空間は、ＭＡジェルテマ（MA  Jeltema）及びＥＷサウスウィック（EW  Southwick）によって決定された（例えば、非特許文献３参照）、等。
【０００９】
上記の研究は、分析器機の使用により匂いの強度の定量測定を決定する方法の問題に取り組んでいない。しかしながら、匂いの強度の定量測定を決定できることが有用であり得る、多くの応用がある。例えば、食料又は飲料で品質管理を実行する場合、製品によって発された匂いの強度として一定のレベルを維持することが望まれる。定量値を匂いの強度に帰することができる場合、匂いの不変性又は変わりやすさがモニターすることができる。代わりに、異なる適用において製品の適切なパッケージを評価する場合、匂いの強度を測定できることは有用であり、例えば、それは、コーヒーの芳香を保存するために豆を挽いたコーヒーをどのようにパッケージするのが最良であるかを決定する場合であるか、又は匂いの発散が最小であるパッケージ材料を探し求める場合である。
【００１０】
匂いの強度を測定できることが有用な別の適用は、環境をモニターする分野である。工場のような環境上の建造物は、迷惑となる臭いを生み出す可能性がある。環境上の建造物によって発せられた匂いの強度を定量化できるのであれば、その迷惑な環境に対する影響はモニターすることができる。
【００１１】
従来から、匂いの強度は人間の試験者のパネルを使用して評価される。匂いの強度を定量化するための装置を開発するいくつかの試みがなされてきている。例えば、特許文献１、２及び３参照。
【００１２】
特許文献１は、特定の匂いの検出装置で閾値よりも低い反応を刺激するために匂いのサンプルがどれくらい希釈されるかを決定することによって、匂いの強度におけるインデックス値を決定することを提案する。この方法が匂いの強度値を生じるが、この値は、人間がどれくらい激しく匂いを知覚するか示さない。さらに、特許文献１は、特に匂いに対する人間の知覚と無関係な匂いの強度の測定を求める。
【００１３】
特許文献２は、特許文献１と同様の方法を提案するが、特許文献２では、匂いの検出装置によって使用される閾値は、人間が匂いを知覚することができなくなる希釈レベルに相当する。しかしながら、それが、異なるタイプの匂いの強度の測定のために適用される場合、どのようにその方法を適応しなければならないかに関しての導きはない。
【００１４】
特許文献３は、内燃機関の排気ガスの臭いの強度を測定するためのシステムを提案する。特許文献３において、内燃機関の排気ガスは水溶液の中に入れられ、この溶液のｐＨが測定される。次いで、測定されたｐＨ値は、人間によって知覚されるような匂いの強度にｐＨ値を関連づけるグラフに基づいて匂いの強度値を決定するように使用される。特許文献３はまた、人間の試験者によって与えられた匂いの強度の格付けと、排気ガスでのホルムアルデヒドの濃度との相関性があることに基づいて、排気ガスの匂いの強度がガス中のホルムアルデヒドの濃度を測定することによって測定される初期の研究を記載している。
【００１５】
特許文献３で言及された測定技術が人間によって知覚されるような匂いの強度に関係のある定量測定を提供するが、それらは、すなわち、内燃機関からの排気ガスの匂いの強度の測定を考慮する、特定の適用に制限される。それらの技術は、一般的には、他のタイプの匂いには適用できない。
【特許文献１】米国特許第５６２７３０７号
【特許文献２】米国特許第６００６５８３号
【特許文献３】米国特許第５１４９５０４号
【非特許文献１】Ａ．Ｄｒａｖｎｉｅｋｓ、「Ａｔｌａｓ  ｏｆ  ｏｄｏｒ  ｃｈａｒａｃｔｅｒ  ｐｒｏｆｉｌｅｓ」、ＡＳＴＭ  Ｄａｔａ  Ｓｅｒｉｅｓ  ６１、Ｐｈｉｌａｄｅｌｐｈｉａ（１９８５）
【非特許文献２】ＪＮ  Ｊａｕｂｅｒｔ、Ｇ．Ｇｏｒｄｏｎ、ＪＣ  Ｄｏｒｅ、「Ｔｈｅ  Ｆｉｅｌｄ  ｏｆ  Ｏｄｏｒｓ：Ｔｏｗａｒｄ  ａ  Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｌａｎｇｕａｇｅ  ｆｏｒ  Ｏｄｏｒ  Ｒｅｌａｔｉｏｓｈｉｓ」、Ｐｅｒｆｕｍｅｒ  ａｎｄ  Ｆｌａｖｏｒｉｓｔ、１９９５、２０、３、ｐａｇｅｓ１−１６
【非特許文献３】ＭＡ  Ｊｅｌｔｅｍａ  ａｎｄ  ＥＷ  Ｓｏｕｔｈｗｉｃｋ、Ｊ．Ｓｅｎｓ．Ｓｔｕｄ．，Ｖｏｌ．１、ｐａｇｅｓ１２３−１３６
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１６】
本発明は、調整可能な（形態化可能な）スケールを使用する匂いの強度の定量測定、換言すると、研究中の匂いの性質に関係なく適用できる（少なくともある程度まで）測定スケールを提供するための方法及びシステムを提供することを目的とする。このスケールは、最終的な目的及び適用領域に依存して調整することができる。
【課題を解決するための手段】
【００１７】
本発明は、２つの重要な相関性があるという事実を利用する。第一は、人間によって知覚される匂いの強度と特定の気体濃度との関係である。第二の重要な相関性は、気体検出装置によって生じた器機による測定と気体の濃度との関係である。この点は、図１及び２の考察によって例証される。
【００１８】
図１は、異なる濃度で匂いに曝された場合に人間の嗅覚システムの振る舞いを概要するグラフである。Ｔｈ１とＴｈ２との間に表されたモデルは、ＡＦＮＯＲ（アソシエーション  フランカイズ  デ  ノーマライゼーション（Association  Francaise  de  Normalisation））スタンダードＮＦＶ０９−０１９、アナライズ  センサーリエレ（Analyse  sensorielle）：メソッド  デ  エスティメーション  デ  ラ  グランデール
【００１９】
［外１］
0004814530.tif 000003
、ＩＳＢＮ  ２−１２−１９０８６３−３によって提案されたモデルである。このスタンダードは、知覚の分析でのサイズの判断に関しており、下記のモデルが使用される。
【００２０】
【数１】
0004814530.tif 000004
式中、
Ｉ：匂いの強度
Ｃ：産出物の濃度
ｋ及びｔ：２つの定数
図２は、例えば、金属酸化物センサーの気体検出装置に同じ匂いのセットが提供されて、典型的な試験結果を概要したグラフである。このモデルは、センサーの種類に依存する。センサーの抵抗と脱酸化気体の濃度との間の関係は、気体濃度のある範囲（ＭＴｈ１とＭＴｈ２との間）において下記の式によって表すことができる。
【００２１】
【数２】
0004814530.tif 000005
式中、
Ｒｓ：センサーの電気抵抗
Ａ：定数
［Ｃ］：気体濃度
α：Ｒｓ曲線の傾き
上記の式によると、気体濃度に対するセンサー抵抗の関係は、気体濃度の実際的な範囲内の対数スケールにおいて直線である。実際のセンサー抵抗値がセンサーごとに変化するので、典型的な感度の特性は、目標とする気体（Ｒ０）のある濃度での抵抗に対する気体の様々な濃度でのセンサー抵抗（Ｒｓ）の比率として表される。
【００２２】
電気化学セルなどの他のタイプのセンサーにおいて、光イオン化検出器などのセンサー反応は、気体濃度に関して直線となる。
【００２３】
図１から分かるように、非常に低い濃度では、人間のパネルは匂いの濃度における変化に無感覚である。匂いの濃度が閾値Ｔｈ１を通過する場合にだけ人間のパネルは匂いの検出を開始する。しかしながら、この閾値濃度Ｔｈ１から第二の閾値レベルＴｈ２までの間において、人間のパネルによってサンプルに選定された“匂いの強度値”と、そのサンプルの濃度との間に関係がある。匂いの濃度が第二の閾値Ｔｈ２を超過する場合、人間のパネルはさらなる変化を検出することができない。
【００２４】
図１のグラフが下記の３領域を有することが考えられる。
【００２５】
領域Ｚ１：未反応領域。この領域では、人間の試験者はどんな匂いも嗅がない。
【００２６】
領域Ｚ２：検出領域。この領域では、人間の試験者は気体の匂いを嗅ぎ、その匂いに対して数的な値を割り当てることができ、この値は気体濃度で変化する。
【００２７】
領域Ｚ３：飽和領域。この領域では、人間の試験者はサンプルの匂いを嗅ぐが、サンプル濃度と無関係に最も高い値を割り当てる。
【００２８】
図１の検出領域Ｚ２では、実際の気体濃度Ｃと、人間の試験者によってそれに割り当てられた数的な値Ｉとの関係（Ｆ（Ｃ）＝Ｉ）は、簡素な線形の関数又はさらにより複雑な関数となることに注意するべきである。この関係Ｆは、気体の種類の違いによって異なる。図１は、単一の気体化合物において得られる典型的な反応を例示する。
【００２９】
ここで図２を参照すると、人間の試験者のパネルと同様に、異なる濃度で気体サンプルに対する気体検出器の反応は３領域を有する。それら３領域は、センサーが全く検出せず、最低限の出力Ｍｉｎ（ゼロ出力又は最低限の出力のいずれか）を有し、最低の気体濃度から最初の閾値レベルＭＴｈ１での気体濃度まで移動する未反応領域ＭＺ１と、第一の閾値レベルで開始し、第二の閾値ＭＴｈ２で気体濃度まで移動し、センサーが匂いを検出し、それに対する反応で可変の出力を生じる検出領域ＭＺ２と、第二の閾値ＭＴｈ２で開始し、センサー出力が飽和される（すなわち、サンプル濃度に関係なく最大の可能な値Ｍａｘとなる）飽和領域ＭＺ３とである。適切な分析によって、気体濃度Ｃに対するセンサー反応Ｓに関する関数Ｇ（Ｓ）＝Ｃを見つけることができる。
【００３０】
気体濃度の第一及び第二の閾値レベルＭＴｈ１及びＭＴｈ２は、必ずしも人間の試験者のパネルに適用可能な閾値レベルＴｈ１及びＴｈ２と同じではない。
【００３１】
気体センサーの検出領域ＭＺ２が人間のパネルの検出領域Ｚ２をカバーする場合、人間のパネルによって与えられた匂いの強度値と、同じ気体の化合物に曝された場合の気体センサーの反応との間に相関性があることは図１及び２の考察から理解される。ここで、図２のグラフは、金属酸化物センサータイプの気体センサーの典型的な反応をモデル化する。しかしながら、人間の知覚データと器機反応との間の同様の相関性は、マススペクトロメーター、ＩＲスペクトロメーター、ガス相クロマトグラフィー装置など他のタイプの気体検出装置が使用された場合に見られる。
【００３２】
本発明者は、
ａ）試験中に匂いが提供される場合に臭いの測定装置の一つ以上のセンサーの反応を測定すること、
ｂ）複数の選択された参照化合物に関する官能データ（特には、人間の試験者のパネルによって生じる官能データ）及び選択された参照化合物に対する匂いの測定装置のセンサーの反応に関するデータに基づく変形のセットにしたがって、反応データを匂いの強度インデックスに変換すること、
によって人間が知覚する匂いに関して意味がある、匂いの定量測定を生じることができることを認識した。
【００３３】
センサー反応データを測定し変換するプロセスは、“匂いの強度測定過程”（又は単に“測定過程”）と呼ぶことができる。
【００３４】
本発明の好ましい実施態様において、ステップｂ）に含まれる変形は、下記の２つのサブ変形の組合せに相当する。それら２つのサブ変形は、
ｃ）匂いの測定装置でのセンサー反応を、センサーの反応と選択された参照化合物における気体濃度との間の所定関係のセットに基づいて気体濃度値に変換することと、
ｄ）上述ｃ）のようにして決定された気体濃度値を上記の選択された参照気体化合物の濃度に関する官能データに基づき変形のセットにしたがって匂いの強度インデックスに変換することである。
【００３５】
サブ変形ｃ）を実行することができるために、センサー反応を気体濃度値に変換して、匂いのセットに対応する選択された参照気体としての気体濃度Ｃに対するセンサー反応Ｓを変換するために、どの変形Ｇが必要とされるか先に決めることが必要である。これは、匂いの測定装置に（又は、匂いの測定装置のサンプルへの比較可能な反応を有するセンサーを含む器機に）既知の濃度で異なる匂いのサンプルを提示することにより実行される予備テストを要求する。
【００３６】
サブ変形ｄ）を実行することができるために、気体濃度値を人間が知覚する匂いに関して意味のある程度の匂いの強度値に変換して、気体濃度Ｃを選択された各参照気体における匂いの強度値Ｉに変換するために、どの変形Ｆが必要とされるか先に決めることが必要である。これは、人間の試験者のパネルに既知の濃度で異なる気体の同じサンプルを提示することにより実行される予備テストを必要とする。後者は、特に、好ましくは、例えば、ＡＦＮＯＲ［ＮＦＶ０９−００６、知覚の分析−方法論（Ｓｅｎｓｏｒｙ  Ａｎａｌｙｓｉｓ−Ｍｅｔｈｏｄｏｌｏｇｙ）−匂いの検出及び認識での初期化及び訓練、ＮＦＶ０９−０１９］によって規定されたスタンダードによって、匂いの定量化を実行するように訓練される。
【００３７】
人間の試験者のパネル及び匂いの測定装置にサンプルを提供することによるこの予備試験は、“変形データ獲得過程”又は“訓練過程”と呼ぶことができる。
【００３８】
特定の匂いのテストにおいて生じた反応データを変形するために使用される、官能データをもたらす参照化合物は、ある参照の匂いに一致するように選択される。有利に、これらの参照の匂いは、芳匂い分類することができる基本的な匂いを構成することができる。例えば、参照化合物は、ジョーベルトによって識別された６の参照極又は４２の参照の匂いの数多若しくはすべてと一致できる。
【００３９】
より一般的には、多次元の匂いの空間が決められ、異なる産出物の匂いを表すことができ、参照化合物は、この匂いの空間の異なる次元を決める匂いと一致できる。
【００４０】
一般的に、特定の適用において、匂いの総空間の単に一部分だけにわたる参照産出物を使用することが好ましい。選択された適用に含まれる主要な匂いであるパネルの判断に基づいて、適切に訓練された知覚のパネル（つまり、上記で言及したＮＦＶ０９−００６などの基準にしたがって訓練された）によって与えられた適用で使用する適切な部分は、識別することができる。問題の適用には適切な匂いの空間の単にその部分に注目することによって、測定過程中にシステムによって生じた匂いの強度インデックス値は、同じ匂いが存在するのであれば、知覚のパネルによって生じていた値に、より緊密に相当する。さらに、測定過程中に任意の特別な匂いの強度インデックスを計算するのに必要な時間は縮小される。
【００４１】
多くの場合、特定の参照の匂いに相当する１つより多くい産出物がある。例えば、産出物クローブ（clove）、フェノール及び硫化水素はすべて、“aromatic,  pharmaceutical  and  sulphurous”の記載に対応する参照の匂いを生成する。一般的に、単に単一の産出物は、特定の参照の匂いに関する官能データを生じるように本発明で使用される。よって、選択は、産出物が与えられた参照の匂いを生じるように使用されるにつれて、多くの場合必要である。
【００４２】
産出物が、例えば、この分野に存在するスタンダード（匂いと香水の関係に関するＡＦＮＯＲデータベースなど）又は様々な研究者により公表された研究（分子を特徴づける記述的な用語のＤｒａｖｎｉｅｋｓの“ａｔｌａｓ”、ジョーベルトの研究など）である、基本的な匂いを発することを決定するために使用できる多数のソースがある。好ましくは、本発明によると、特定の産出物が与えられた参照の匂いを生み出すように使用されるべき選択は固定されないが、匂いの強度が測定されている特別の状況に適応することができる。
【００４３】
文献が参照化合物に選択を与えない場合、ガスクロマトグラフィー−オルフラクトメトリー（ＧＣ−Ｏ）は、適用の特別の領域において使用される。いわゆるガスクロマトグラフィー−オルフラクトメトリーと呼ばれるガスクロマトグラフィーから現われるような流出する気体を鼻で嗅ぐ技術は、匂いのある化合物の検出を支援するために広範囲に使用される。ＧＣ−Ｏは、独特な分析技術であり、それは人間の鼻の選択性及び感度と、キャピラリーＧＣの解像力とを関連させる。腐敗に相当する、クロマトグラムの面積及び頻繁な特定のピークは、この方法を使用して識別することができ、腐敗するものの数及び性質は、しばしば確認することができる。
【００４４】
本発明は、匂いの強度の定量測定を決定する方法を提供し、上記に言及した匂いの強度の測定過程からなる方法は、ステップａ）及びｂ）を含む。
【００４５】
本発明はさらに、匂いの強度の定量測定を決定する方法を提供し、その方法は、上記に言及した匂いの強度測定過程と変形データ獲得過程の両者（つまり、“訓練過程”及び“測定過程”の両者）を含む。
【００４６】
変形データの獲得過程（“訓練過程”）は２つの部分を有する。すなわち、人間のパネルによる試験（“知覚の試験”）と装置による試験であり、それらは同時実行を必要としない。特に、広範囲の参照の匂い（及び関連する産出物）において、人間の試験は前もって実行することができ得る。それらの産出物において変形関数Ｆを決める結果のデータはデータベースに記憶することができる。特定の適用での匂いの強度の定量が望ましい場合、その適用における適切な参照の匂いが識別され、対応する参照産出物ｒｉが選択される。これらの産出物における関数Ｆｉを定義する官能データがデータベースにおいて既に利用可能ならば、この段階では、試験装置内に適用可能な変形関数Ｇｉを定義するデータを得ることが単に必要である。変形データ獲得過程の“機器を試験する”部分は、変形データ獲得過程の“知覚をテストする”部分で官能データが得られる、参照産出物のサブセットを試験することができることを容易に理解する。
【００４７】
したがって、本発明はさらに、匂いの強度の定量測定を決定する方法を提供し、その方法は、上述した匂いの強度の測定過程と上述した変形データの獲得過程の“機器を試験する”部分（官能性の変形データが既に利用可能である過程において）とを含む。
【００４８】
本発明の匂いの強度の測定方法は、広範囲の異なる匂いに適用可能な利点を有する。
【００４９】
本発明の方法において、変形データは、複数の選択された匂い物質に関して使用される。これらの物質が匂いを質的に分類するスキーム、例えば、上述した分類スキームの一つで識別される“極”（又は“参照の匂い”）に一致する場合に好ましい。
【００５０】
曖昧な分類方法及び訓練された神経のネットワークは、本発明の匂いの強度の定量方法の訓練過程のＦ及びＧの関数を見つけるために使用できる。
【００５１】
本発明はさらに、匂いを放つ物質に曝された場合に反応を生じるように適用された匂いの検出器のセットを含む匂いの測定装置及びセンサーの反応データを匂いの強度インデックスに変換するための手段とより成る匂いの強度の測定機器を提供し、匂いの測定装置の変換手段は、サンプルの匂いへの匂いの検出器の暴露で生成されたセンサーの反応データを、多くの選択された参照の匂いに関係のある、官能データ、及び、選択された参照化合物に対する匂いの測定装置のセンサー反応を示すデータに基づいた変形のセットによる匂いの強度インデックスに変換するために変形データを用いられて供給される。
【００５２】
本発明の匂いの測定装置での変換手段は、好ましくは、試験サンプルに対して匂いの検出器が曝されることで得られた測定されたセンサーの反応データに加重（a  weighted）変形（選択された参照産出物に対する匂いの検出器の暴露で得られたセンサーの反応データと、測定されたセンサーの反応データとの比較の仕方に依存する加重（weights））を適用するために適応される。変換手段は、この加重変形を適用するように適応された神経のネットワークを含んでよい。
【００５３】
匂いのセットに関する選択された参照気体のセンサー反応Ｒと気体濃度Ｃとの間の関係Ｇに関する変形データを生じるために、本発明の匂いの強度測定機器で使用される匂いの測定装置は、変形データ獲得段階（“訓練過程”）の部分をそれ自身で実行してもよい。あるいは、匂いの測定装置は、匂いの測定装置自体（ネットワーク接続にわたってアクセス可能なメモリを含む）の内部又は外部のメモリに記憶された既存の変形データに対するアクセスを有してよい。この既存の変形データは、ほぼ同じ装置の設定（例えば、温度及び圧力、流速などの操作）と共に、本発明の匂いの強度測定装置で現在使用されているのと同じタイプの匂いの測定装置を使用して生成される。
【００５４】
典型的には、本発明の匂いの測定機器の匂いの測定装置は、変換手段によって使用されるように変形データを記憶するためのメモリを含む。本発明の匂いの測定機器の匂いの強度測定装置は、変形データの生成の使用、かつ上述したメモリ（存在する場合）で生じたそのような変形データの記憶のために適応されてよい。
【００５５】
本発明の上述及びさらなる特徴及び利点は、制限されない実施例によって与えられ、添付図を伴って例示して、それらの好ましい実施態様の下記の記載から明白となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００５６】
本発明の匂いの強度の定量方法は、図３乃至６の流れ図と図７及び８のグラフを参照して、さらに詳細に記載される。
【００５７】
図３に示されるように、本発明の好ましい実施態様の全体の方法は２過程を有し、それらは訓練過程と測定過程である。
【００５８】
訓練過程において、既知の参照化合物のサンプルは、異なった既知の濃度で調製される。次いで、これらのサンプルは、センサーのパネル（人間の試験者のパネル）と気体検出機器に提供される。与えられた産出物において、人間のパネルの各要素ｋは、この産出物の各サンプルの匂いのＡからＢ（例えば、１から１０）までの範囲でインデックスＩｋを選定し、インデックスは匂いが人間の試験者番号ｋによって考慮されて、どれくらい強烈であるかを示す。生じた知覚の測定（又は“ノート”）を概要するために、特定の統計的な事前処理及び方法は、次いで、設定Ｉｋの個々の要素に適応される。この適用の目的は、設定ＩｋにグローバルインデックスＩを代用することである。次に、選定されたインデックス値Ｉに対して濃度Ｃを関連づける数学的な関数Ｆを決定するために、匂いのインデックス値は既知の濃度値と共に処理される。換言すると、Ｆは、Ｆ（Ｃ）＝Ｉのように決められる。この関数Ｆを決めるデータＦは、この産出物に関連して記録される。手順は、各参照産出物において反復される。Ｃ及びＩに基づいてＦを決定するための手順は、下記に詳細に記載される。
【００５９】
同様の手法において、試験サンプルが気体検出機器、例えば、多くの気体センサーを含む電子鼻タイプの機器（典型的には、金属酸化物センサー、電子化学的セル及び光イオン化検出器の組合せ）に提供される場合、センサー反応が示される。各産出物において、計算は、その産出物の試験サンプルの既知の濃度Ｃにセンサー反応データＳを関連づける関数Ｇは何かを確かめるために実行される。換言すると、ＧはＧ（Ｓ）＝Ｃのように見られる。この関数Ｇを定義するデータは、関連する産出物に関して記録される。この手順は、各参照産出物において繰り返される。Ｓ及びＣに基づいてＧを決定するための手順は、下記に詳細に記載される。
【００６０】
このようにして、訓練過程の最後で、データは、知覚された匂いの強度インデックスにそれぞれの参照気体化合物の濃度を関連づける多数の関数Ｆと、それぞれの参照気体化合物の濃度に気体検出機器の反応データを関連づける多数の関数Ｇの定義づけに利用可能である。好ましくは、このデータは、続く測定過程で、この（又は類似の）気体検出機器に利用可能となるように記憶される。このデータが気体検出機器の不揮発性のメモリに記憶される場合は、簡便である。しかしながら、多数の選択が可能であり、例えば、データは、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ又は気体検出機器と共に作用するコンピュータシステムを介してアクセスされる他の記録媒体に記録でき、気体検出機器（又は関連するコンピュータシステム）の接続を介して、ローカル又はリモートネットワーク等とアクセスできる。
【００６１】
続く測定過程において、試験サンプルの匂いの強度の定量測定を獲得することが望ましい場合、その試験サンプルは気体検出機器に提供される。気体検出機器での気体センサーの反応が示される。次いで、この反応データＳは、試験サンプルにおける匂いの強度値を産出するように、気体検出機器に利用可能な関数データＦ及びＧに基づいて変形される。
【００６２】
測定過程が実行される適用にはその後無関係であると考えられる幾つかを含む広範囲の参照産出物の関数データＦ、Ｇを生じるように、訓練過程において可能である。さらに、“機械”関数データＧを生じるように使用されるものと同一ではないが、重なる参照産出物のセットにおいて生成されるように、官能性の関数データＦにおいて可能である。しかしながら、測定過程中に、気体検出機器が参照産出物の共通セットにおける官能性の関数データＦ及び“機械”関数データＧに対する利用可能性を有することは重要である。
【００６３】
上述した方法での異なる段階は、図４乃至６を参照して、より詳細に記載される。
【００６４】
図４は、訓練過程中に知覚のパネルによって選定された匂いの強度のインデックスに化合物濃度を関連づける官能データ（特に、関数Ｆ）の決定に含まれる主要なステップを示す流れ図である。
【００６５】
図４のステップ１で示されるように、このプロセスでの第一ステップは、官能データが得られるべき参照の匂いのセットの選択である。訓練過程が最終的な適用が既知である場合に実行されるのであれば、好ましくは、参照の匂いの選択は最終的な適用に依存する。例えば、最終的な適用が不用の処理部位によって放出される匂いの強度の定量化から構成される場合、参照の匂いのセットは、表２に示された下記の匂いを含み得る。
【００６６】
【表２】
0004814530.tif 000006
【００６７】
当の適用において適切な参照の匂いは何か確証するために知覚のパネルを使用することは便利である。これは、パネルに典型的な匂いを提示し、それらの匂いを描写するために使用される意味のある表現を注意することにより達成される。表２に表された場合において、それらの注意された意味のある表現は、一般的に、右側のカラムと一致し得る。対応する参照化合物は、例えば、上記で引用した既知の参照研究に基づいて選択できる。
【００６８】
使用される参照の匂いの数に特定の制限はない。明らかに、訓練過程の持続及び複雑さは、多数の参照の匂いが使用される場合に高まる。適切な数は、当の適用において使用されるために参照の匂いを決定している、知覚のパネルによって検出された主要な“ノート”の数に依存する。実際上、１０又はより少数の参照の匂いの使用に結びつくパネルによって検知された、１０又はより少数の主要な“ノート”が通常ある。
【００６９】
最終的な適用が既知でないか、又はユーザが参照の匂いは何か知覚のパネルに決めさせたくない場合、あるいは、広く適用可能であるシステムを有することが望まれる場合、任意の便利な分類スキーム（例えば、限定されないが、ジャーベルトのスキーム）によって定義されるような全体の匂いの空間（又は、選択された分画）にわたるように、参照の匂いは選択できる。匂いの空間がジョーベルトのスキームにしたがって決められるのであれば、この匂いの空間の全体は、参照の匂いのセットがジョーベルトによって決められた４２の参照の匂いと一致する場合、又は、より効率的には、参照の匂いがジョーベルトによって識別された６の参照極と一致する場合（すなわち、参照の匂いは、イソブチルアミン、シトラール、アルファ−ピネン、ジメチル硫化物、アセチルメチルピラジン及びクマリンの匂いと一致する。上記の表１参照）において、スパンできる。
【００７０】
一旦、参照の匂いが選択されると、気体化合物が各選択された参照の匂いを産出するために使用されるように選択される（図４のステップ２）。上記で言及したように、特定の参照の匂いを産出する一つよりも多い気体化合物となることができる。したがって、選択は、気体化合物が特定の場合に使用されるように必要とされてよい。選択された気体化合物は、以下、“参照の産出物”と呼ばれる。一般的に、単一の参照産出物は、特定の参照の匂いに関連する官能データを生じるように使用される。
【００７１】
次に、ステップ３において、第一の参照の産出物ｒｉにおいて、多くのサンプルＮが調製され、各々は異なる（及び既知の）濃度Ｃｎを有する。サンプルの数、及びそれらのそれぞれの濃度は、検出領域Ｚ２の全体にわたる（図１参照）ように選択されるべきであり、好ましくは、濃度は比較的均一に間隔が置かれるべきである。パネルは２つの“隣接する”サンプルに割り当てる（濃度の変更方向に隣接する）、匂いの強度のインデックス値の鋭い変化がある場合、それら２つのサンプルとパネルに対するこの新しいサンプルとの間の中間濃度を有する新しいサンプルを調製することは有用である。
【００７２】
それは、閾値の濃度値Ｔｈ１及びＴｈ２が演繹的に知られない場合であってよい。そのような場合、サンプルのセットは、全体の検出領域にわたる良好な機会があるように、幅広い濃度値で生成される。その結果として、これがその場合ではないと分かった場合、余分なサンプルは調製されてよく、異なる閾値を評価するために知覚のパネルに提供されてよい。
【００７３】
試験サンプルは、Ｋの人間の試験者のパネルに対して提供される（図４のステップ４）。各試験者ｋは、それぞれの濃度{Ｃｎ；ｎ＝１：Ｎ}のサンプルに対して匂いの強度値のセット{（Ｉ（ｋ、ｎ）；ｎ＝１：Ｎ）}を割り当てる。様々な提案は、質の高い結果を生じるために、このタイプの知覚のパネルをどのように訓練しなければならないかに関して行われた。好ましくは、本発明の方法で使用される知覚のパネルは、公表されたスタンダード、例えば、ＡＦＮＯＲによって提案された前述のスタンダード、のうちの一つと一致して訓練されたのは一つである。各サンプルに割り当てられた匂いの強度値は、一般的に、予め調整されたスケールで決められ、例えば、そのスケールは、１から１０までのスケールであり、１は中間の検出可能な匂いを示し、１０は最も強烈な匂いを示す。
【００７４】
生成された知覚のデータのセットを要約するために、特定の統計上の事前処理及び方法は、気体の濃度データ{Ｃｎ；ｎ＝１：Ｎ}及び匂いの強度のインデックスデータのセット{Ｉ（ｋ、ｎ）；ｋ＝１：Ｋ、ｎ＝１：Ｎ}に適応される（図４のステップ５）。これらステップの目的は、データセット{Ｉ（ｋ、ｎ）；ｋ＝１：Ｋ、ｎ＝１：Ｎ}をより小さく{Ｉｎ；ｎ＝１：Ｎ}変形することである。後者のデータセットは、第一のデータセットに含まれるものと比較して、最多の（及びロバストな）情報を含む。既知の方法は、この変形を実行するために使用でき、例えば、滑らかにする、分散（Ａｎｏｖａ）方法の手段及び分析などを使用できる。
【００７５】
各参照産出物ｒｉにおいて、濃度データＣｎ及び匂いの強度のインデックスデータＩｎは、互いに関連づける、換言すると、
Ｆｉ（Ｃｎ）＝Ｉｎ
のような関数Ｆｉを見つけるために処理される（図４のステップ６）。
【００７６】
関数Ｆは線形であるか、より複雑な形態を有してよい。関数Ｆは、既知の技術を使用して見つけることができ、例えば、訓練された神経のネットワーク又は線形若しくは非線形の回帰技術などを使用する。
【００７７】
一旦、関数Ｆが見つかると、確認は参照産出物がすべて分析されたかどうかに関して行われる（図４のステップ７）。分析されない参照産出物が未だに存在する場合、試験中の参照産出物のインデックスｉは１によって高まり（図４のステップ８）、方法のステップ３乃至６は、この新しい参照産出物ｒｉにおいて繰り返される。参照産出物のすべてが知覚のパネルに一旦提出されると、関数のデータＦｉが得られ、方法のこの部分は終了する。官能データ、すなわち、関数Ｆｉを定義するデータは、適切な形式で保存されるか出力される（図４のステップ９）。典型的には、このデータは、データベースとして記憶され、任意の適切な記録媒体に記録される。有利に、この官能データは、本発明による匂いの強度の定量化方法の測定過程を実行するために使用される気体検出機器の不揮発性メモリにプログラムできる。
【００７８】
図５は、気体検出装置のセンサーの反応データＳを対応する気体化合物の濃度Ｃに関連づける、変形データ（特に、関数Ｇ）が決定される訓練過程に部分的に含まれる主要なステップを示す流れ図である。
【００７９】
図５のステップ１及び２に示されるように、プロセスの第一ステップは、変形データが含まれるべきである参照の匂いのセットの選択及び対応する匂いを産出するｐの参照産出物のセットの選択である。一般的に、関数Ｇの決定に使用するための参照の匂いのセット及び参照産出物を選択する場合、関数Ｆを決定する際の使用に参照の匂い及び参照産出物を選ぶ場合として、同じ考察は当てはまる（図４のステップ１及び２に関する上記の記載を参照）。
【００８０】
次に、図５のステップ３で、参照産出物ｒｉにおいて、サンプルの数Ｍが調製され、それぞれの濃度が、この参照産出物における知覚のパネルの検出領域Ｚ２の全体をわたるように選択される（図１参照）。好ましくは、濃度は比較的均一に間隔が置かれる。
【００８１】
試験サンプルは、電子鼻機器、マススペクトロメーター、ＩＲスペクトロメーター、ガス相クロマトグラフィー装置などであってよい、気体検出機器に提供される（図５のステップ４）。気体検出機器は、特定の参照産出物に関する機器の検出領域ＭＺ２が同じ参照産出物を試験する人間のパネルの対応する検出領域Ｚ２の全体をカバーするように適応される。例えば、電子鼻装置の場合、装置内で使用されるセンサーの数及び種類の適切な選択によって保証することができる（例えば、ＭＯＳセンサーで使用される感受層及び操作条件の適切な選択によって又は異なる気体検出技術の組合せによって）。センサー反応データＳｍは、それぞれの濃度Ｃｍでサンプルのために集められる。
【００８２】
特定の参照産出物に関して、気体検出機器内のあるセンサーの反応は、異なる濃度の気体のサンプルを区別することは特に有用ではない。そのような場合、異なる濃度でサンプルを区別するように、どのセンサー反応が重要であるか、又は相当の貢献をするか決めるために統計の前処理（図５のステップ５）を適用することは有用である。好ましくは、単にそれらセンサーからのセンサーデータが、関数Ｇの決定のために使用される。主要な構成要素の分析または同種のものは、効率的な手法で異なる濃度のサンプルを特徴づけることができる、一つ以上のセンサーの反応に各々が基づいた混成の変数を生じるように実行できる。
【００８３】
統計上の前処理はまた、一般的には、異なるセンサーからの反応データを標準化するように適応できる。
【００８４】
次に、センサーデータ（センサーの縮小されたセット又は混成変数データである、センサーのオリジナルデータからのデータとなる）は、各産出物ｒｉにおいて既知の濃度データＣｍにセンサー反応データＳｍを関連づける関数Ｇｉを決定するために処理される（図５のステップ６）。換言すると、計算は、関係を満たすＧを決定するように求められる。
【００８５】
Ｇｉ（Ｓｍ）＝Ｃｍ
の関係を満たすＧｉを決定するように求められる。
【００８６】
関数Ｇは、一般的に、線形関数である。気体検出装置で使用されるセンサー数がｎである場合、センサー反応データは、ｎの構成要素を有するベクトルＳを形成する。Ｇの決定は、
【００８７】
【数３】
0004814530.tif 000007
のようにｎの係数ａ（ｉ）の計算となる。
【００８８】
様々な既知の方法は、関数Ｇを決定するために使用でき、例えば、部分的な最小二乗法（ＰＬＳ）は使用することができる。
【００８９】
次いで、確認は、参照産出物がすべて分析されたかどうかに関して行われる（図５のステップ７）。未だ分析されない参照産出物が存在する場合、試験中の参照産出物のインデックスｉは１によって高まり（図５のステップ８）、方法のステップ３乃至６はこの新しい参照産出物ｒｉにおいて繰り返される。ｐの参照産出物のすべてが気体検出機器によって一旦試験され、関数データＧｉが得られると、方法のこの部分は終了する。変形データ、すなわち関数Ｇｉを定義するデータは、任意の適切な形式で保存されるか又は出力される（図５のステップ９）。典型的には、このデータは、気体検出機器の不揮発性メモリにデータベースとして記憶される。
【００９０】
図６は、本発明の好ましい実施態様による匂いの強度の定量化方法の測定過程の主要なステップを例示する。
【００９１】
図６で見られるように、ステップ１で、試験サンプルｘは気体検出機器に提供される。この気体検出機器が変形データＧｉを生成するために使用されたのと同じ装置である場合は有利である。しかしながら、本発明はまた、異なる装置が使用される場合もカバーする。気体検出機器は、参照の匂いのセットに適応可能な関数Ｆ及びＧを定義するデータに対して利用可能である。好ましくは、この参照の匂いのセットは、測定過程が実行されている適用に依存して選択される。
【００９２】
試験サンプルｘに対する気体検出機器のセンサーの反応Ｓｘが測定される（図６のステップ２）。センサー反応データである、ベクトルＳｘは、例えば、センサーの反応を標準化するように、訓練過程注に得られるデータの主要な構成要素の分析で使用される混成変数の値を決定するように、事前処理される。
【００９３】
次に、図６のステップ３で、試験サンプルｘを表すセンサーデータは、試験サンプルがこのセンサーデータが匂いの強度インデックス値に変形されることを可能にして、関数データ（Ｆｊ、Ｇｊ）が利用可能である、参照産出物ｒｊの一つと一致するかどうかを決定するために、訓練過程中の参照産出物において得られるセンサーデータと比較される。この比較は、図７及び８の考察から一層よく理解することができる。
【００９４】
図７及び８は、多数のＭＯＳ気体センサーからなる電子鼻装置を使用して得られるセンサーデータを表す。ＭＯＳセンサーによって生じた反応データは、３つの主要な構成要素を産出した、主要な構成要素の分析を受ける。これらの主要な３つの構成要素は、０と１との間の標準化された値をとり、図７及び８で３つの対応する軸を使用して表わされる。
【００９５】
図７及び８に示される中空円及び交差は、訓練過程（同じ電子鼻装置を使用して実行された）中に参照の匂いＡ、Ｂ及びＣ（参照産出物Ａ、Ｂ及びＣ）において得られたセンサーデータを表す。参照の匂い（又は産出物）Ａに関するセンサーデータは、図７及び８に示される点線に沿っていることが分かる。この点線は、参照の匂いＡのセンサーデータの“軌道”と呼ぶことができる。同様に、参照の匂い（産出物）Ｂに関して訓練過程で得られたセンサーデータは、図７及び８に示されるダッシュラインに沿っており、参照の匂い（産出物）Ｃに関して訓練過程で得られたセンサーデータは、図７及び８に示されるドットチェーンラインに沿っている。
【００９６】
図７の濃い黒点は、試験中の第一サンプルが測定過程中に気体検出機器に提供される場合に得られるセンサーデータを示している。図７に例示した場合、濃い黒点は参照産出物Ｂにおいて得られるデータと対応するラインと一致することが分かる。したがって、試験中の産出物が参照産出物Ｂと同じ匂いを十分に有することを仮定することができる。したがって、試験中のこのサンプルに匂いの強度インデックスを割り当てるように求める場合、訓練過程の産出物Ｂにおいて得られた関数Ｆ及びＧを使用することは適切である。
【００９７】
このように、図７に例示された場合において、図６のステップ３でなされた決定の結果は“はい”となり、試験サンプルはＦｊ及びＧｊを定義するデータが利用可能である参照産出物ｒｊと一致しない。したがって、（図６のステップ４）気体化合物濃度の予測Ｃｘｊを得るために、下記の
Ｃｘｊ＝Ｇｊ（Ｓｘ）
にしたがって、関数Ｇｊはセンサー反応データＳｘに適応できる。
【００９８】
特定の参照の匂いとしての知覚のデータ軌道に試験中のサンプルｘのために得られたセンサーデータＳｘが実際は軌道上ではないが、接近していることがその場合であるのはもっともである。本発明にしたがって、試験中のサンプルｘが特定の参照産出物に一致するかどうかの決定（図６のステップ３）は、好ましくは、知覚のデータＳｘを表わすポイントと、参照産出物の各々におけるセンサーデータ軌道との間の最短距離のサイズを考慮することによってなされる。試験サンプルのセンサーデータと参照産出物の一つであるｒｊにおける軌道との間の距離が所定の閾値（参照産出物ｒｊなどにおいて得られる知覚のデータの広がりに関する絶対値となる）よりも短い場合、試験中のサンプルはｒｊに一致することが決定される。したがって、図６のステップ４では、この参照産出物ｒｊに関する関数データＦｊ及びＧｊは、センサーデータＳｘを濃度予測Ｃｘｊに変形するように使用される。
【００９９】
最終ステップ（図６のステップ５）では、気体化合物濃度の予測Ｃｘｊは、下記
Ｉｘ＝Ｆｊ（Ｃｘｊ）
のようにＦｊをＣｘｊに適応することによって匂いの強度のインデックスＩｘに変形できる。
【０１００】
図６のステップ４及び５が、単一の式
Ｉｘ＝Ｆｊ（Ｇｊ（Ｓｘ））
で実行できることが容易に認識される。
【０１０１】
次に、考察は、試験中のサンプルにおいて得られたセンサーデータが、訓練過程中に試験された参照産出物に関係のあるラインのうちの１つに一致しない（又は十分に近接しない）場合に与えられる。これは、図６のステップ３でなされた決定の結果が“いいえ”である場合に対応する。
【０１０２】
図８の濃い黒点は、測定過程中で試験中の第二サンプルが気体検出機器に提供された場合に得られたセンサーデータを示す。図８に例示された場合において、濃い黒点は訓練過程中の参照産出物において得られたデータと対応する任意のラインに一致しないことが分かる。したがって、この第二の試験サンプルに匂いの強度インデックスを割り当てるようにした場合、参照産出物の単一の一つに関係のある関数データＦ、Ｇを使用することは適切ではない。
【０１０３】
図８に例示された場合において、匂いの強度インデックスは、下記
【０１０４】
【数４】
0004814530.tif 000008
式中、αｊはｊ番目の参照の匂いに適用可能な関数Ｆｊ、Ｇｊに割り当てられた加重で、
【０１０５】
【数５】
0004814530.tif 000009
のように、試験中のサンプルにおいて得られたセンサーデータＳｘに加重関数を適応することによって、得ることができる（図６のステップ６）。
【０１０６】
加重αｉのそれぞれの値は、対応する参照産出物ｒｉにおけるセンサーデータ軌道を定義するラインに対する試験中のサンプルのセンサーデータの接近に依存する。換言すると、加重の値は、試験中のサンプルにおけるセンサーデータを定義するポイントと、ｐの参照産出物におけるセンサーデータのそれぞれの軌道との間の距離に依存する。与えられた参照産出物ｒｉにおいて、この距離はわずかであり、対応する加重αｉは大きい。反対に、この距離が大きい場合、対応する加重αｉの値は小さくなる。
【０１０７】
これら加重αｉの値は、多数の既知の方法のいずれか一つによって得ることができ、例えば、曖昧な分類方法を使用して、抑制された神経のネットワークを使用して、分析された匂いの各構成要素の加重か影響の判断を含む方法を使用して得られる。
【０１０８】
図８に例示される場合では、試験中のサンプルが、変形データが利用可能である参照産出物のいずれか一つと一致しない場合、試験サンプルの匂いは、構成要素Ｃａ、Ｃｂ及びＣｃに分割できることが考慮できる。各構成要素Ｃａ、Ｃｂ及びＣｃは、試験サンプルのセンサーデータが異なる参照の匂いと対応する範囲を示す。したがって、この場合、試験サンプルが各参照産出物のような匂いがする範囲を示す追加的な匂いの強度値を決定することが可能である。換言すると、試験サンプルにおける全体の匂いの強度インデックスの生成に加えて、全体の匂いを構成する構成要素に関する個々の匂いの強度値を生じることは可能である。
【０１０９】
例えば、図８の参照の匂いＡが“硫黄”であると選定され、参照の匂いＢが“窒素”であると選定され、参照の匂いＣが“アルデヒド”であると選定されたと仮定する場合、図８に表された試験サンプルは、２８００（１から１００，０００のスコアにおいて）の全体の匂いの強度を有し、硫黄の構成要素のスコアは５０００であり、窒素の構成要素のスコアは２５００であり、アルデヒドの構成要素のスコアは１５００である。この追加的な匂いの強度データは、産出物の全体の匂いの一定の強度があるだけでなく、全体的な匂いを生成するために結合する“構成の”匂いの一定の強度があることを保証することが望ましい適用で有用となる。
【０１１０】
参照の匂いの一つと対応する試験中のサンプルである、図７に表された場合が、図８に表された、より一般的な状況の特別のケースであることが理解される。より詳細には、試験中のサンプルが参照産出物の特定の一つｒｑと一致する場合、匂いの強度インデックスＩｘへのセンサー反応データＳｘの変形は、下記の式
【０１１１】
【数６】
0004814530.tif 000010
式中、ｉ＝ｑの場合αｉ＝１、ｉ＝ｑでない場合αｉ＝０
による加重式の適用と一致する。
【０１１２】
本発明はそれの一つの好ましい実施態様に関して上に記載されたが、修正及び適応が請求項に規定される発明の範囲を逸脱せずに成すことができることを当業者は容易に認識する。
【０１１３】
例えば、上述のように、訓練過程で使用される気体検出機器が測定過程で使用される機器と同じである場合には簡便であるが、これは不可欠ではない。訓練過程中で得られた関数Ｇが測定過程中で使用された気体検出機器において適用可能であるべきことが重要な要素である（または、それをこの装置に適用可能にするために関数データＧをどのように適応するか知られている）。
【０１１４】
同様に、与えられた参照産出物における官能データ（関数Ｆ）を生じるように使用されるサンプルの数及び濃度が“機械”変形データ（関数Ｇ）を得るために使用されるサンプルの数と濃度と同じであれば訓練過程が簡素化できるが、これは不可欠ではない。さらに、訓練過程では、各既知の濃度で与えられた参照産出物の単一サンプルを使用することが簡便であるが、各濃度で２以上のサンプルを使用することが可能である。
【０１１５】
さらに、訓練過程の好ましい実施態様は参照の匂いを選択し、次に、これらの匂いを産出するか、又は相当する参照産出物を選択する個別のステップを含んでいるが、参照産出物の選択を含む単一の選択ステップが含まれてよい（換言すると、参照の匂いは選択された産出物の匂いである）。
【０１１６】
さらに、上述の好ましい実施態様が１から１０のスケール（１が中間の匂いを表す）で匂いの強度のインデックス値の割り付けに言及するが、インデックス値の他の範囲（例えば、０．０から１．０、１から１００、０から５など）が使用でき、範囲の上端は最も強い匂いの代わりに中間の匂いを指定することができる。
［付記］
付記（１）：
匂いの強度を測定する方法であって、
該方法は、
参照化合物（ｒｊ）の各セットにおいて、参照化合物の濃度（Ｃｍ）と、該濃度（Ｃｍ）の該参照化合物（ｒｊ）に対する第一タイプの匂いの測定装置の匂いセンサーのセットの反応（Ｓｍ）との関係を示すそれぞれの第一の関数（Ｇｊ）を定義づけるデータの提供ステップと、
参照化合物（ｒｊ）の各セットにおいて、前記参照化合物の濃度（Ｃｎ）と、該濃度（Ｃｎ）で該参照化合物（ｒｊ）に知覚のパネルによって選定された匂いの強度の格付け（Ｉｎ）との関係を示すそれぞれの第二の関数（Ｆｊ）を定義づけるデータの提供ステップと、
試験（ｘ）下で匂いのサンプルに曝された場合に前記第一タイプの匂いの測定装置で匂いセンサーのセットの反応（Ｓｘ）の反応の測定ステップと、
前記測定された反応データ（Ｓｘ）に前記第一及び第二関数の組合せを適応することによって、前記測定された反応データ（Ｓｘ）を匂いの強度インデックス（Ｉｘ）に変換するステップ
より成ることを特徴とする、匂いの強度の測定方法。
付記（２）：
前記変換ステップは、前記測定ステップで測定された前記センサー反応データ（Ｓｘ）に加重変形の適応ステップを含み、
前記加重は前記選択された参照化合物（ｒｊ）に対する前記第一タイプの匂いの測定装置の暴露で得られたセンサー反応データと前記測定されたセンサー反応データ（Ｓｘ）がどのように比較するかに依存する
ことを特徴とする、付記（１）に記載の匂いの強度の測定方法。
付記（３）：
前記加重変形の適応ステップは、曖昧な分類方法、抑制された神経のネットワークを使用する方法、前記試験サンプルの匂いの各参照化合物の影響の判断を含む方法から構成される群から選択される方法を適応するステップを含む
ことを特徴とする、付記（２）に記載の匂いの強度の測定方法。
付記（４）：
前記匂いの測定装置を前記選択された参照化合物（ｒｊ）の一つ以上に曝すステップと、
前記一つ以上の選択された参照化合物（ｒｊ）に対して前記匂いの測定装置の前記反応（Ｓ）を示す第一関数を定義するデータ（Ｇｊ）を計算するステップ
を含み、
前記データは前記変換ステップの後の実行において使用可能である
ことを特徴とする、付記（１）乃至（３）のいずれか一つに記載の匂いの強度の測定方法。
付記（５）：
前記計算するステップは、部分的な最小二乗法計算を適応する
ことを特徴とする、付記（４）に記載の匂いの強度の測定方法。
付記（６）：
前記計算するステップで計算されて、前記一つ以上の参照化合物に対して前記匂いの測定装置の前記反応（Ｓ）を示す前記第一関数を定義する、前記データ（Ｇ）を前記匂いの測定装置のメモリに記憶するステップを含む
ことを特徴とする、付記（４）又は（５）に記載の匂いの強度の測定方法。
付記（７）：
前記選択された参照化合物（ｒｊ）の一つ以上に前記匂いの測定装置を曝すステップは、各参照化合物において、同じ参照化合物（ｒｊ）において第二関数（Ｆ）を定義するデータを生じるように使用される知覚のパネルの感度領域（Ｚ２）をカバーする、濃度の範囲を有するサンプルのセットに前記匂いの測定装置を曝すステップを含む
ことを特徴とする、付記（１）乃至（４）のいずれか一つに記載の匂いの強度の測定方法。
付記（８）：
前記測定ステップは、電子鼻装置、赤外線スペクトロメーター、マススペクトロメーター及びガス相クロマトグラフィー装置から構成される群から選択される匂いの測定装置を使用する
ことを特徴とする、付記（１）乃至（７）のいずれか一つに記載の匂いの強度の測定方法。
付記（９）：
前記選択された参照化合物の各々において、
異なる濃度（Ｃｎ）で前記参照化合物（ｒｉ）の複数のサンプルを知覚のパネルに提供し、前記知覚のパネルによって各サンプルに選定された匂いの強度のインデックス値（Ｉｎ）を決定するステップと、
前記知覚のパネルによってサンプルに選定された前記匂いの強度値（Ｉ）と前記サンプルの濃度（Ｃ）との間の関係を示す第二関数（Ｆｉ）を決定するステップ
を含むことを特徴とする、付記（１）乃至（８）のいずれか一つに記載の匂いの強度の測定方法。
付記（１０）：
匂いを放つ物質に曝された場合に反応（Ｓ）を生じるように適応された匂いセンサーのセットを含む成る第一タイプの匂いの測定装置と、
前記匂いの測定装置のセンサー反応データ（Ｓ）を匂いの強度インデックス（Ｉ）に変換するための手段
を含む匂いの強度測定機器であって、
前記変換手段は、参照化合物（ｒｊ）の各セットにおいて、参照化合物の濃度（Ｃｍ）と、該濃度（Ｃｍ）の該参照化合物（ｒｊ）に対する前記第一タイプの匂いの測定装置の匂いセンサーのセットの反応（Ｓｍ）との関係を示すそれぞれの第一の関数（Ｇｊ）を定義づけるデータと、参照化合物（ｒｊ）の各セットにおいて、参照化合物の濃度（Ｃｎ）と、該濃度（Ｃｎ）で該参照化合物（ｒｊ）に知覚のパネルによって選定された匂いの強度の格付け（Ｉｎ）との関係を示すそれぞれの第二の関数（Ｆｊ）を定義づけるデータとを用いられて提供し、前記測定された反応データ（Ｓｘ）に前記第一及び第二関数の組合せを適応することによって、前記匂いの強度インデックス（Ｉ）を生じるように適応される
ことを特徴とする、匂いの強度測定機器。
付記（１１）：
前記変換手段は、前記サンプルの匂い（ｘ）に対する前記匂いセンサーのセットの暴露で生じた測定されたセンサー反応データ（Ｓｘ）に加重変形を適用するために適応され、
前記加重は前記選択された参照化合物（ｒｊ）に対する前記第一タイプの匂いの測定装置の暴露で得られたセンサー反応データと前記測定されたセンサー反応データ（Ｓｘ）がどのように比較するかに依存する
ことを特徴とする、付記（１０）に記載の匂いの強度測定機器。
付記（１２）：
前記変換手段は、曖昧な分類方法、抑制された神経のネットワークを使用する方法、前記サンプルの匂いの各参照化合物の影響の判断を含む方法から構成される群から選択される方法を使用して前記加重変形を適用するために適応される
ことを特徴とする、付記（１１）に記載の匂いの強度測定機器。
付記（１３）：
前記匂いの測定装置が前記参照化合物に曝された場合、前記一つ以上の選択された参照化合物（ｒｊ）に対して前記第一タイプの匂いの測定装置の前記反応（Ｓ）を示す前記第一関数を定義する前記データ（Ｇｊ）の少なくとも幾らかを計算するための計算手段を含む
ことを特徴とする、付記（１０）乃至（１２）のいずれか一つに記載の匂いの強度測定機器。
付記（１４）：
前記計算手段は、部分的な最小二乗法計算を適応するための手段を含む
ことを特徴とする、付記（１３）に記載の匂いの強度測定機器。
付記（１５）：
前記匂いの測定装置はメモリを含み、前記計算手段によって計算され、前記参照化合物に対して前記匂いの測定装置の前記反応（Ｓ）を示す前記第一関数を定義する、前記データ（Ｇ）を前記メモリに保存するように適応される
ことを特徴とする、付記（１３）又は（１４）に記載の匂いの強度測定機器。
付記（１６）：
前記匂いの測定装置は、前記選択された各参照化合物において、前記選択された参照化合物において第二関数を定義する前記データを生じるように使用される知覚のパネルの対応する感度領域（Ｚ２）をカバーする、感度領域（ＭＺ２）を有する匂いセンサーのセットを含む
ことを特徴とする、付記（１３）乃至（１５）のいずれか一つに記載の匂いの強度測定機器。
付記（１７）：
前記匂いの測定装置は、電子鼻装置、赤外線スペクトロメーター、マススペクトロメーター及びガス相クロマトグラフィー装置から構成される群から選択される装置である
ことを特徴とする、付記（１０）乃至（１６）のいずれか一つに記載の匂いの強度測定機器。
【図面の簡単な説明】
【０１１７】
【図１】匂いを構成する気体の濃度で匂いの知覚された強度がどのように変化するかを例示するグラフである。
【図２】匂いを構成する気体の濃度で検出器の反応がどのように変化するかを例示するグラフである。
【図３】本発明の匂いの強度の測定方法の一つの好ましい実施態様での主要なステップを例示する流れ図である。
【図４】匂いの濃度データＣの匂いの強度インデックスＩへの変形での使用における官能データＦを獲得する工程を例示する流れ図である。
【図５】センサーの反応データＳを匂いの濃度データＣに変換するデータＧを獲得するプロセスを例示する流れ図である。
【図６】試験中の産出物のサンプルｘに匂いの強度のインデックス値Ｉｘを選定するプロセスを例示する流れ図である。
【図７】試験中のサンプルで獲得されたセンサー反応データと、試験サンプルが参照の匂いの一つと一致する場合に参照の匂いで獲得されるセンサー反応データとの間の関係を例示するグラフである。
【図８】試験中のサンプルで獲得されたセンサー反応データと、試験サンプルが参照の匂いの一つと一致しない場合に参照の匂いで獲得されるセンサー反応データとの間の関係を例示するグラフである。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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