(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
それぞれ種類の異なるＮ種類の要素臭について、要素臭ごとに、そのセンサ応答パターンを複数個の匂いセンサで実測する第一ステップと、
当該各要素臭のセンサ応答パターンに基づいて、Ｎ種類の要素臭を組み合わせて得られる２Ｎ−１通りの調合臭のセンサ応答パターンを推測する第二ステップと、
前記第二ステップで推測された２Ｎ−１通りの調合臭の中から、対象臭のセンサ応答パターンに近似するセンサ応答パターンを有する調合臭を選択する第三ステップとを含むことを特徴とする匂いレシピ決定方法。
【請求項２】
前記第二ステップにおいて、調合臭のセンサ応答パターンを、前記各要素臭のセンサ応答パターンの線形和として推測することを特徴とする請求項１に記載の匂いレシピ決定方法。
【請求項３】
前記第三ステップで選択された調合臭のセンサ応答パターンを複数個の匂いセンサで実測する第四ステップと、
前記第四ステップで実測された調合臭のセンサ応答パターンと当該調合臭の推測されたセンサ応答パターンとの差に基づいて、前記第二ステップで推測された調合臭の全てについて、そのセンサ応答パターンを補正する第五ステップと、
前記第五ステップで補正された調合臭の中から、対象臭のセンサ応答パターンに近似するセンサ応答パターンを有する調合臭を選択する第六ステップとを含むことを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の匂いレシピ決定方法。
【請求項４】
前記第六ステップで選択された調合臭のセンサ応答パターンを複数個の匂いセンサで実測する第七ステップと、
前記第七ステップで実測された調合臭のセンサ応答パターンと前記第六ステップで選択された調合臭のセンサ応答パターンとの差に基づいて、前記第五ステップで補正された調合臭の全てについて、そのセンサ応答パターンを再度補正する第八ステップと、
前記第八ステップで再度補正された調合臭の中から、対象臭のセンサ応答パターンに近似するセンサ応答パターンを有する調合臭を選択する第九ステップを含むことを特徴とする請求項３に記載の匂いレシピ決定方法。
【請求項５】
前記第七ステップ乃至前記第九ステップを繰り返し、前記第九ステップで選択された調合臭を構成する要素臭の組合せが、複数回同じであるときに、当該要素臭の組合せを対象臭の匂いレシピとすることを特徴とする請求項４に記載の匂いレシピ決定方法。
【請求項６】
対象臭のセンサ応答パターンに近似する調合臭を複数実測したときには、対象臭のセンサ応答パターンに最も近似するセンサ応答パターンを有する調合臭について、その推測されたセンサ応答パターンとの差を求め、その差に基づいて、推測された全ての調合臭のセンサ応答パターンを補正することを特徴とする請求項３乃至請求項５のいずれか一項に記載の匂いレシピ決定方法。
【請求項７】
それぞれ種類の異なるＮ種類の要素臭について、要素臭ごとに、そのセンサ応答パターンを複数個の匂いセンサで実測する第一ステップと、
当該各要素臭のセンサ応答パターンに基づいて、Ｎ種類の要素臭を組み合わせて得られる複数の調合臭のセンサ応答パターンを推測する第二ステップと、
前記第二ステップで推測された複数の調合臭の中から、対象臭のセンサ応答パターンに近似するセンサ応答パターンを有する調合臭を選択する第三ステップとを含む匂いレシピ決定方法であって、
前記各要素臭のとり得る濃度をＭ段階に量子化しておき、
前記第二ステップにおいて、ＭＮ−１通りの調合臭のセンサ応答パターンを推測する、ことを特徴とする匂いレシピ決定方法。
【請求項８】
予め準備された種類の異なる複数の要素臭を混合して、対象臭に近似する調合臭を調香するに際し、対象臭のセンサ応答ベクトルを、要素臭の濃度ベクトルと係数行列の積で表し、当該係数行列を特異値分解して得られる対角行列の対角成分のうち、最も小さい対角成分から順に少なくとも一つをゼロに置き換え、変換後の空間で、非線形最適化アルゴリズムもしくは適応制御理論により対象臭に近似する調合臭となるように各要素臭の濃度を決定することを特徴とする匂いレシピ決定方法。
【請求項９】
前記係数行列の列間および行間の規格化を行うことを特徴とする請求項８に記載のレシピ決定方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、匂いを電子的に記録・再生する際に用いる匂いレシピの決定方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、対象となる匂い（以下、「対象臭」と称する）のセンサ応答と等しくなるように複数の要素臭の混合比率（レシピ）を決定し、これを電子的に記録するとともに、記録されたレシピに基づいて各要素臭を調合して対象臭を再生する匂いの記録・再生システムがある。
【０００３】
ここで、匂いの記録・再生システムの原理について図８を参照して説明する。匂いの記録・再生システムは、匂い記録装置１００と匂い再生装置２００とから構成される。
【０００４】
匂い記録装置１００は、パターンマッチング用のコンピュータ１１０、センサアレイ１２０、電磁弁１３０，１４０、要素臭１〜Ｎを混合するブレンダ１５０などから構成される。
【０００５】
対象臭Ｔを近似するための要素臭１〜Ｎのレシピを決定する手順を説明する。まず、電磁弁１３０を介して対象臭Ｔをセンサアレイ１２０に導入し、その応答パターンをコンピュータ１１０に記録する。次に、要素臭１〜Ｎの混合比率（レシピ）を決め、ブレンダ１５０で調合した後に、調合された匂い（以下、「調合臭Ｂ」と称する。）をセンサアレイ１２０に導入し、その応答パターンを測定する。そして、コンピュータ１１０で対象臭Ｔのセンサ応答パターンと調合臭Ｂのセンサ応答パターンとがマッチングするか否かを計算し、センサ応答パターンが一致した場合には、そのときの要素臭１〜Ｎの混合比率を対象臭Ｔのレシピとして電子的に保存する。
【０００６】
一方、センサ応答パターンが一致しない場合には、調合臭Ｂのセンサ応答パターンが対象臭Ｔのセンサ応答パターンに近づくように、非線形最適化アルゴリズムや適応制御理論により変更すべきレシピを計算し、変更されたレシピに基づいて調合した調合臭Ｂをセンサアレイ１２０に再び導入してセンサ応答パターンを測定する。このパターンマッチングを繰返し、対象臭Ｔのセンサ応答パターンと一致したときの要素臭の混合比率を対象臭Ｔのレシピとして電子的に保存する。
【０００７】
ここで、適応制御理論について、図９を参照して説明する。まず、対象臭に対するセンサ応答パターンをあらかじめ取得する。制御対象となるシステムの入力（フィードバックコントローラの出力）は各要素臭の濃度変化であり、システムの出力はセンサアレイの出力である。フィードバックコントローラの入力は対象臭Ｔと調合臭Ｂのセンサアレイ応答パターンの差である。制御対象が多入力―多出力の系であるのでフィードバックゲイン行列（Ｋ行列）が必要となる。そこで、フィードバック制御の前に所定の各要素臭濃度変更パターンをシステムに入力して、出力であるセンサアレイ応答パターンを測定し、そのデータに最小二乗法を適用してシステムの状態方程式を抽出する。その後、最適制御入力の手法により行列決定を行う。
【０００８】
一方、匂い再生装置２００は、要素臭１〜Ｎを混合するブレンダ２５０を備え、匂い記録装置１００で決定された対象臭Ｔのレシピに基づいて要素臭１〜Ｎを調合し、対象臭Ｔに近似する匂いを発生させる。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、要素臭の数が増加すると、匂いセンサの多重共線性や非線形性のためにセンサ応答の雑音の影響が無視できなくなるなど、そのレシピを正確に求めることが困難になる。また、Ｎ種類の要素臭ごとに濃度を連続的に変化させて対象臭のレシピを求めるには、Ｎ次元空間での探索が必要になるが、次元数が多くなると探索空間が膨大になってしまう。従来の方法では、要素臭の数が４〜５種類以下でなければ、レシピを決定することができなかった。
【００１０】
このような観点から、本発明は、要素臭の種類が多い場合でも、効率よくレシピを決定することができる匂いレシピ決定方法を提供することを課題とする。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
このような課題を解決するために、本発明に係る匂いレシピ決定方法は、種類の異なる複数の要素臭の中から、対象臭に近似する要素臭の組合せを複数個の匂いセンサの応答パターンに基づいて決定することを特徴とする。
【００１２】
かかる匂いレシピ決定方法は、要素臭の組合せによって対象臭を近似するものである。すなわち、要素臭の一つ一つについてその濃度を探索するのではなく、要素臭の有無によって対象臭を近似するものである。多くの要素臭で匂いを調合する場合には、その調合臭の質は、要素臭の有無に大きく影響され、それぞれの要素臭の濃度（含有量）にはあまり影響されない。したがって、各要素臭の有無のみに着目しても対象臭を近似することが可能で、さらに、検索範囲が限定されるので匂いのレシピの決定が容易になる。
【００１３】
そして、請求項１に記載の匂いレシピ決定方法は、それぞれ種類の異なるＮ種類の要素臭について、要素臭ごとに、そのセンサ応答パターンを複数個の匂いセンサで実測する第一ステップと、当該各要素臭のセンサ応答パターンに基づいて、Ｎ種類の要素臭を組み合わせて得られる２Ｎ−１通りの調合臭のセンサ応答パターンを推測する第二ステップと、前記第二ステップで推測された２Ｎ−１通りの調合臭の中から、対象臭のセンサ応答パターンに近似するセンサ応答パターンを有する調合臭を選択する第三ステップとを含むことを特徴とする。
【００１４】
かかる匂いレシピ決定方法は、予め実測しておいた要素臭ごとのセンサ応答パターンに基づいて、全ての組合せについて、そのセンサ応答パターンを予め推定しておき、その中から、対象臭のセンサ応答パターンに近い要素臭の組合せ（調合臭）を選択するものである。例えば、Ｎ種類の要素臭を用いる場合であれば、２N−１通りの調合臭（要素臭の組合せ）があるが、その全ての調合臭について、そのセンサ応答パターンを推測し、この中から対象臭に近似する調合臭を選択するものである。
【００１５】
請求項２に記載の匂いレシピ決定方法は、請求項１に記載の匂いレシピ決定方法であって、前記第二ステップにおいて、調合臭のセンサ応答パターンを、前記各要素臭のセンサ応答パターンの線形和として推測することを特徴とする。
【００１６】
かかる匂いレシピ決定方法は、要素臭ごとに実測したセンサ応答パターンを単純に加算したものを、複数の要素臭を組み合わせたときのセンサ応答パターンとするものである。
【００１７】
請求項３に記載の匂いレシピ決定方法は、請求項１又は請求項２に記載の匂いレシピ決定方法であって、前記第三ステップで選択された調合臭のセンサ応答パターンを複数個の匂いセンサで実測する第四ステップと、前記第四ステップで実測された調合臭のセンサ応答パターンと当該調合臭の推測されたセンサ応答パターンとの差に基づいて、前記第二ステップで推測された調合臭の全てについて、そのセンサ応答パターンを補正する第五ステップと、前記第五ステップで補正された調合臭の中から、対象臭のセンサ応答パターンに近似するセンサ応答パターンを有する調合臭を選択する第六ステップとを含むことを特徴とする。
【００１８】
かかる匂いレシピ決定方法は、各要素臭のセンサ応答パターンの線形和であるとして推測された調合臭のセンサ応答パターンが、その実測値と異なる場合に、推測値と実測値との差に基づいて、推測した調合臭のセンサ応答パターンの全てを補正するとともに、補正された調合臭のセンサ応答パターンに基づいて、改めて対象臭に近似する調合臭を選択するものである。このような補正を行うことで、より対象臭に近似する要素臭の組合せを得ることができる。
【００１９】
請求項４に記載の匂いレシピ決定方法は、請求項３に記載の匂いレシピ決定方法であって、前記第六ステップで選択された調合臭のセンサ応答パターンを複数の匂いセンサで実測する第七ステップと、前記第七ステップで実測された調合臭のセンサ応答パターンと前記第六ステップで選択された調合臭のセンサ応答パターンとの差に基づいて、前記第五ステップで補正された調合臭の全てについて、そのセンサ応答パターンを再度補正する第八ステップと、前記第八ステップで再度補正された調合臭の中から、対象臭のセンサ応答パターンに近似するセンサ応答パターンを有する調合臭を選択する第九ステップを含むことを特徴とする。
【００２０】
かかる匂いレシピ決定方法によると、第六ステップで選択された調合臭を利用して、再度の補正を行うので、より対象臭に近い要素臭の組合せを得ることができる。
【００２１】
請求項５に記載の匂いレシピ決定方法は、請求項４に記載の匂いレシピ決定方法であって、前記第七ステップ乃至前記第九ステップを繰り返し、前記第九ステップで選択された調合臭を構成する要素臭の組合せが、複数回同じであるときに、当該要素臭の組合せを対象臭の匂いレシピとすることを特徴とする。
【００２２】
かかる匂いレシピ決定方法によると、繰り返して補正を行うので、より対象臭に近い要素臭の組合せを得ることができる。
【００２３】
請求項６に記載の匂いレシピ決定方法は、請求項３乃至請求項５のいずれか一項に記載の匂いレシピ決定方法であって、対象臭のセンサ応答パターンに近似する調合臭を複数実測したときには、対象臭のセンサ応答パターンに最も近似するセンサ応答パターンを有する調合臭について、その推測されたセンサ応答パターンとの差を求め、その差に基づいて、推測された全ての調合臭のセンサ応答パターンを補正することを特徴とする。
【００２４】
かかる匂いレシピ決定方法によると、対象臭に近似する要素臭の組合せを確実に得ることができる。すなわち、対象臭に近似する調合臭を１種類に限定すると、十分な補正ができず、振動して収束しないことがあるが、複数の調合臭を選択することで、確実に収束させることができる。
【００２５】
請求項７に記載の匂いレシピ決定方法は、それぞれ種類の異なるＮ種類の要素臭について、要素臭ごとに、そのセンサ応答パターンを複数個の匂いセンサで実測する第一ステップと、当該各要素臭のセンサ応答パターンに基づいて、Ｎ種類の要素臭を組み合わせて得られる複数の調合臭のセンサ応答パターンを推測する第二ステップと、前記第二ステップで推測された複数の調合臭の中から、対象臭のセンサ応答パターンに近似するセンサ応答パターンを有する調合臭を選択する第三ステップとを含む匂いレシピ決定方法であって、
前記各要素臭のとり得る濃度をＭ段階に量子化しておき、前記第二ステップにおいて、ＭＮ−１通りの調合臭のセンサ応答パターンを推測する、ことを特徴とする。
【００２６】
かかる匂いレシピ決定方法は、要素臭の濃度を複数段階に量子化し、それ以外の濃度は選択できないようにするものである。これにより、検索範囲が限定され、したがって、効率よく要素臭の組合せを検索することができる。
【００２７】
請求項８に記載の匂いレシピ決定方法は、予め準備された種類の異なる複数の要素臭を混合して、対象臭に近似する調合臭を調香するに際し、対象臭のセンサ応答ベクトルを、要素臭の濃度ベクトルと係数行列の積で表し、当該係数行列を特異値分解して得られる対角行列の対角成分のうち、最も小さい対角成分から順に少なくとも一つをゼロに置き換え、変換後の空間で、非線形最適化アルゴリズムもしくは適応制御理論により対象臭に近似する調合臭となるように各要素臭の濃度を決定することを特徴とする。
【００２８】
かかる匂いレシピ決定方法は、雑音の影響を除去した少数の次元の空間でデータを射影して、変換後の空間で匂いレシピの検索を行うものである。すなわち、センサ応答を各要素の線形重ね合わせで表すものと仮定して、複数センサ応答と複数要素臭濃度との関係を係数行列で表し、その係数行列を特異値分解する。次に、最も小さい対角成分から順に少なくとも一つをゼロに置き換えて、センサ応答と要素臭濃度の空間を少数次元の空間に変換する。そして、変換後の空間で、非線形最適化アルゴリズムもしくは適応制御理論により解を求め、その解をまた実際の要素臭濃度に変換する。このように、検索空間を限定することで、検索が容易になる。
【００２９】
請求項９に記載の匂いレシピ決定方法は、請求項８に記載のレシピ決定方法であって、前記係数行列の列間および行間の規格化を行うことを特徴とする。
【００３０】
かかる匂いレシピ決定方法によると、行間、列間のレベル差による行列条件の劣化を防ぎ、解を安定して求めることができる。
【００３１】
【発明の実施の形態】
本発明の実施の形態を添付した図面を参照しつつ、詳細に説明する。また、本実施形態では、りんご臭Ｔを対象臭とし、表１に示す８種類の要素臭１〜８を用いてりんご臭Ｔを近似する場合を例に説明する。
【００３２】
【表１】
0004111312.tif 000002
【００３３】
まず、匂いレシピを決定するために用いる匂い記録装置１００について説明する。匂い記録装置１００は、図３に示すように、コンピュータ１１０、センサアレイ１２０、電磁弁１３０，１４１，１４２などから構成される。
【００３４】
コンピュータ１１０は、センサアレイ１２０で測定されるりんご臭Ｔ、要素臭１〜８および調合臭のセンサ応答パターンを記録するとともに、各センサ応答パターンに基づいて、後述する匂いレシピ決定方法に基づいて対象臭Ｔを近似するための匂いのレシピを演算する。また、ドライバ回路を経由してのレシピに応じて電磁弁１３０，１４１，１４２を駆動させる電磁弁開閉信号Ｓ２を出力する。
【００３５】
センサアレイ１２０は、それぞれ異なる感応膜を塗付した複数の水晶振動子からなり、センサ出力は周波数変化である。センサアレイ１２０は、発振回路１２１に接続されている。センサアレイ１２０の出力は、マルチチャンネル周波数カウンタ１２２で計測され、その結果は、ＲＳ２３２Ｃを経由してコンピュータ１１０に送られる。
【００３６】
電磁弁１３０，１４１，１４２は、コンピュータ１１０の電磁弁開閉信号Ｓ２に基づいて、要素臭１〜８の濃度を制御する。すなわち、電磁弁１４１，１４２を高速に開閉して要素臭ガス（容器１７１）とキャリアガス（容器１７２）の比率を制御することにより、要素臭１〜８の濃度を変えることができる。また、電磁弁１４１，１４２は、高速に開閉可能で、その頻度は、Δ−Σ変調法により行われる。なお、電磁弁開閉制御は、デジタル信号であり、制御に用いるコンピュータにはＤ／Ａコンバータは不要である。
【００３７】
また、センサアレイ１２０の後に、バルブ付流量メータ１６１，１６２を介して吸引ポンプ１６０を設けてガスのフローを駆動するようにした。吸引ポンプ１６０は、センサアレイ１２０及びバイパス系統の両方を吸引するように構成されている。
【００３８】
要素臭ガス系統は、要素臭ガスを収容した容器１７１とキャリアガスを収容した容器１７２とが対になって配置されている。また、流量が各瓶及び空気の系統で等しく流れるように対称構造をとるようにし、空気の系統にもキャリアガス瓶１７２（空の瓶）を設置した。
【００３９】
（第１の実施形態−二値量子化法）
図１および図３を参照して、本発明の第１の実施形態に係る匂いレシピ決定方法を説明する。第１の実施形態に係る匂いレシピ決定方法は、要素臭の濃度を複数段階に量子化し、それ以外の濃度は選択し得ないようにするものである。すなわち、要素臭の濃度を量子化して検索範囲を限定するものである。また、以下の実施形態では、量子化の段階数を二段階（すなわち、その要素臭の有無）とした（以下、「二値量子化法」と称する。）。
【００４０】
第１の実施形態に係る匂いレシピ決定方法は、予め準備された８種類の要素臭１〜８の中から、りんご臭に近似する要素臭１〜８の組合せをセンサアレイ１２０の応答パターンに基づいて決定するものである。各要素臭のとり得る濃度を二値（０％、１００％）に量子化し、すなわち、各要素臭の濃度を要素臭の有無の二値に量子化する。
【００４１】
また、要素臭１〜８の濃度は、複数センサ応答の二乗和がほぼ等しくなるように、無臭希釈材（ＯＤＯ，Ｏｃｔｙｌ  Ｄｅｃｉｌ  Ｏｉｌ）で希釈する。センサ応答と人間嗅覚閾値との間には対応関係があるので、この操作は要素臭１〜８の匂い強度をそろえることに相当する。調合を行うときには、調合臭の匂い強度を揃えるために、ｎ種類の要素臭を用いる場合には各要素臭の濃度を１／ｎしてセンサアレイ１２０に供給する。
【００４２】
まず、要素臭の１〜８について、それぞれ単独でセンサアレイ１２０に導入し、センサ応答パターンｐ１〜ｐ８を測定する（第一ステップ）。すなわち、各要素臭を１種類ずつセンサアレイ１２０に導入し、その応答パターンをコンピュータ１１０に記録する。なお、センサアレイ１２０は、本実施形態では、ｐｏｌｙｐｈｅｎｙｌｅｔｈｅｒ（６ｒｉｎｇ）（ＰＰＥ），ｔｈｅｒｍｏｌ−１，ＰＥＧ１０００，ｖｅｒｓａｍｉｄ９００，ｔｒｉｃｒｅｓｙｌ  ｐｈｏｓｐｈａｔｅ（ＴＣＰ），ａｐｉｅｚｏｎ  Ｌ，ｅｔｈｙｌ  ｃｅｌｌｕｌｏｓｅ（ＥＣ）の膜を塗布した水晶振動子（２０ＭＨｚ，ＡＴ−ＣＵＴ）である。
【００４３】
次に、コンピュータ１１０に記録された要素臭１〜８のセンサ応答パターンｐ１〜ｐ８に基づいて、要素臭１〜８を組み合わせて得られる調合臭群Ｂ１のセンサ応答パターン群Ｐをコンピュータ１１０で推測する（第二ステップ）。要素臭が８種類なので、これを組み合わせて得られる調合臭群Ｂ１は、２8−１＝２５５種類存在する。また、調合臭群Ｂ１のセンサ応答パターン群Ｐは、それぞれ要素臭１〜８のセンサ応答パターンｐ１〜ｐ８の線形和である。
【００４４】
推測された調合臭群Ｂ１（２５５種類）の中から、りんご臭Ｔのセンサ応答パターンに近似するセンサ応答パターンｐ１１を有する調合臭ｂ１を選択する（第三ステップ）。コンピュータ１１０は、第三ステップで選択された調合臭ｂ１を構成する要素臭に対応する電磁弁１４１，１４２を駆動させる電磁弁開閉信号Ｓ２を出力する。
【００４５】
コンピュータ１１０からの電磁弁開閉信号Ｓ２に基づいて電磁弁１４１，１４２を駆動して、第三ステップで選択された調合臭ｂ１を実際に混合するとともに、調合臭ｂ１のセンサ応答パターンをセンサアレイ１２０で実測する（第四ステップ）。また、実測されたセンサ応答パターンｐ１２は、コンピュータ１１０に記憶される。
【００４６】
センサアレイ１２０の非線形性のために、図４に示すように、調合臭のセンサ応答パターンは、推測値と実測値でずれを生じるので、調合臭ｂ１の実測されたセンサ応答パターンｐ１２とその推測されたセンサ応答パターンｐ１１との差（ずれベクトル）を算出し、この差を基に、第二ステップで推測された調合臭群Ｂ１（２５５種類）についてセンサ応答パターン群Ｐを補正する（第五ステップ）。すなわち、りんご臭Ｔに近似する推測値の組合せに対するセンサ応答を測定し、推測値からのずれベクトルにより推測値全体を補正する。
【００４７】
調合臭群Ｂ１を補正して得られた調合臭群Ｂ２（２５５種類）の中から、りんご臭Ｔのセンサ応答パターンに最も近似するセンサ応答パターンｐ２１を有する調合臭ｂ２を選択する（第六ステップ）。
【００４８】
第六ステップで選択された調合臭ｂ２を再び実測する（第七ステップ）。その結果に基づいて、調合臭群Ｂ２を再度補正し（第八ステップ）、その中から、りんご臭Ｔのセンサ応答パターンに近似するセンサ応答パターンを有する調合臭を選択する（第九ステップ）。これを収束するまで行い、収束時の組合せをりんご臭Ｔに対するレシピとして記録する。本実施形態では、同じ組合せのレシピが２度最近傍として選ばれたら収束したとみなす。なお、図１では、第七ステップから第九ステップについては、ｂ２をｂ１に、ｐ２１をｐ１１にそれぞれ読み替えるものとする。
【００４９】
なお、測定する点をりんご臭Ｔに最も近い１点に限定すると、補正が十分正確ではないために振動して収束しないことがある。そこで、本実施形態では、りんご臭付近の３点について測定を行い、測定点がりんご臭に最近傍の点に関してずれベクトルを算出し、推測された２５５通りの調合臭を補正する。
【００５０】
この場合、補正回数５回、合計２３点（要素臭のみを測定する場合も含む）の測定で表１の要素臭１，２，３，５，６，８の組合せに収束した。すなわち、図１０に示すように、全ての組合せについてセンサ応答パターンを実測し、その中からりんご臭Ｔに近似するものを選択した場合には、センサ応答パターンを２５５回実測しなければならないため非常に時間がかかるが、前記の二値量子化法で匂いレシピを決定すれば、その実測回数を大幅に削減することができる。
【００５１】
（第２の実施形態−特異値分解法）
本発明の第２の実施形態に係る匂いレシピ決定方法は、りんご臭Ｔのセンサ応答ベクトルｓを、要素臭１〜８の濃度ベクトルｃと係数行列Ａの積で表し、係数行列Ａを特異値分解して得られる対角行列Ｗの対角成分のうち、最も小さい対角成分から順に少なくとも一つをゼロに置き換え、変換後の空間で、非線形最適化アルゴリズムもしくは適応制御理論によりりんご臭Ｔに近似する調合臭となるように各要素臭１〜８の濃度を決定するものであり、雑音の影響を除去した少数の次元の空間でデータを射影して、変換後の空間で検索を行うものである（以下、「特異値分解法」と称する。）。
【００５２】
匂いレシピを決定するために用いた匂い記録装置１００については、第１の実施形態のものと同様であるので詳細な説明は省略するが、センサアレイ１２０には、ｐｏｌｙｐｈｅｎｙｌｅｔｈｅｒ（６ｒｉｎｇ）(ＰＰＥ)，ｔｈｅｒｍｏｌ−１，ＰＥＧ１０００，ｖｅｒｓａｍｉｄ９００，ｔｒｉｃｒｅｓｙｌ  ｐｈｏｓｐｈａｔｅ（ＴＣＰ），ａｐｉｅｚｏｎ  Ｌ，ｅｔｈｙｌ  ｃｅｌｌｕｌｏｓｅ（ＥＣ），ｃｅｒｅｂｒｏｓｉｄｅｓ（ＣＢ）の膜を塗布した水晶振動子（２０ＭＨｚ，ＡＴ−ＣＵＴ）を用いた。
【００５３】
センサアレイ１２０の定常応答パターンのベクトルをｓ(ｎ次元)、要素臭の濃度ベクトル(ｍ次元)をｃとして、各センサの応答を各要素臭の線形重ね合わせで表すと、ｓ＝Ａｃとなる。ここで、Ａはｎ×ｍの係数行列であり、ｎ≧ｍとする。
【００５４】
行列Ａを特異値分解すると、ｓ＝ＵＷＶTｃとなる。Ｕはｎ×ｍの列直交行列（ＵTＵ＝Ｉ）、Ｖはｍ×ｍの正方直交行列(ＶTＶ＝ＶＶT＝Ｉ)、Ｗはｍ×ｍの対角行列である。
【００５５】
ここで、ｙ＝ＵTｓ，ｘ＝ＶTｃとなる新たな変数ベクトルｙ、ｘ（両方ともにｍ次元）を導入すると、ｙ＝Ｗｘとなる。Ｗの対角成分が特異値である。特異値の大きなものは信号成分への寄与は大きいが、小さいものは、信号成分への寄与は小さく雑音として働く。例えば、他の特異値に比べて小さな特異値がｐ個あったとすると、それらの特異値をゼロとおけば、ｍ次元のデータをｌ＝ｍ−ｐ次元のデータ空間で表すことが可能になる。
【００５６】
このｙ空間上で対象臭に対するパターンｙtに最も近くなるように、調合臭のｘを決定する。これを離散的に行うことを考え、時刻ｋにおけるｙ，ｘは、ｙk＝ＵTｓk，ｘk＝ＶTｃkとなる。
【００５７】
そして、Ｊ＝（ｙk+1−ｙt）TＱ（ｙk+1−ｙt）＋（ｘk−ｘk-1）TＲ（ｘk−ｘk-1）で表される指標値Ｊを導入し、指標値Ｊを最小化することを考える。ここで、Ｑ，Ｒはそれぞれｙの要素間、ｘの要素間の重みを表す対角行列である。上式のｘk、ｘk-1のｌ＋１からｍ番目の要素をゼロとする。
【００５８】
次に、Δk＝（ｘ1，・・・，ｘl）kT−（ｘ1，・・・，ｘl）k-1TとしてＪをΔkでベクトル微分する。それをゼロにしてΔkについて解く。そのΔkを用い、ｘk、ｘk-1の要素ｘl+1，・・・，ｘmを０にしたベクトルを、ｃk−ｃk-1＝Ｖ（ｘk−ｘk-1）＝Ｖ[（ｘ1，・・・，ｘl，０，・・・，０）kT−（ｘ1，・・・，ｘl，０，・・・，０）k-1T]のように作成することで濃度変更量を決定できる。
【００５９】
ここで、事前に行列Ａの列間及び行間の規格化を行った上でＪの最小化を行うと、行間，列間のレベル差による行列条件の劣化を防ぎ、安定に解を求めることができるようになる。
【００６０】
本実施形態では、図５に示すように、３秒毎に４０回濃度変更を行った。使用した特異値は４個で、４次元空間上で適応制御理論に基づいて探索を行ったことになる。また、縦軸は相対濃度（％ＲＣ）で、フルスケール濃度に対する相対値で表す。図５に示すように、９０秒程度で収束し、安定なレシピが得られた。
【００６１】
また、収束したときの対象臭と調合臭に対するセンサアレイ応答パターンを図６に示す。図６のように、両者はほぼ一致し、正しく濃度制御が行われて収束していることがわかる。
【００６２】
（各手法によるセンサ空間上の比較）
図７に、ｙ空間上に要素臭１〜８のみに対する応答パターン（図中（１）〜（８））、特異値分解法を用いて近似したレシピに対する応答パターン（図中（１０））、２値量子化法を用いて近似したレシピに対する応答パターン（図中（１２））、表１の中の５つの要素臭で従来法により近似した応答パターン（図中（１４））をそれぞれ示す。
【００６３】
図７（ａ）はｙ2−ｙ3平面、（ｂ）はその拡大図である。各サンプルの濃度はそろっていないために、ｙを規格化してから表示した。このときｙ1は、ほぼベクトルの大きさに対応してほぼ一定になるために、ｙ2−ｙ3をとって表示した。ｙ2、ｙ3の寄与率はそれぞれ２４．２７％、６．６２％であり、各軸に含まれる情報量の割合を示す。また、図中（９）（１１）（１３）は同じりんご臭（対象臭）に対する応答パターンであるが、測定日や濃度が違うのでパターンが若干異なる。なお、図７（ｂ）中では、調合臭（１０）はりんご臭（９）を，調合臭（１２）はりんご臭（１１）を、調合臭（１４）はりんご臭（１３）をそれぞれ近似したものである。
【００６４】
図７（ｂ）に示すように、特異値分解法で得た近似レシピに対する応答パターン（１０）が最もりんご臭（９）に近く、次に従来法による５成分近似臭（１４）、２値量子化による近似レシピに対する応答パターン（１２）の順に離れる結果となった。また、図７（ａ）に示すように、単一要素臭のなかで最もりんご臭に近い要素臭（１）は、他の近似臭に比べてかなりりんご臭から離れている。
【００６５】
（人間感覚との比較）
官能検査により、各手法で作成した近似レシピに対する評価を行った。検査方法は３点識別法である。３点識別法とは３つのサンプルのうち一つだけ異なるものを識別する検査で、識別率が高ければサンプル間の類似性は小さく、低ければ類似性が高いことになる。サンプリングバッグに各レシピで調合した匂いを詰めて、延べ３６人に匂いを嗅いで識別してもらった。その結果を表２に示す。
【００６６】
【表２】
0004111312.tif 000003
【００６７】
識別率が３３．３％である場合は、サンプル間の差異はないことを表す。実験の結果、特異値分解法で作成したレシピと対象臭の類似性が高く、次に従来法により５成分で近似した匂い、２値量子化法による近似レシピ、単一要素臭の順に匂い類似性が低くなる結果となった。この結果は、図６のセンサを用いて得た近似レシピ（調合臭）とりんご臭との関係とよく一致し、センサ空間でパターンマッチングをとることが人間感覚とよく対応したことを意味する。
【００６８】
また、８成分を用いた結果では特異値分解法が最もよい結果となった。雑音の影響が大きい４次元を切り捨て探索空間を４次元に限定させたことがよい結果に結びついた。２値量子化法はそれに比べるとやや近似精度が落ちるが、２値しかとらないのにこの程度の近似精度が得られたのは満足いく結果といえる。今後、さらに要素臭の数が増えた場合に、２値量子化法は有望な方法である。さらに、３値や４値以上に量子化する方法も考えられる。
【００６９】
【発明の効果】
本発明の匂いレシピ決定方法によれば、要素臭の種類が多い場合でも、効率よくレシピを決定することができる。また、要素臭の種類が増えることで、記録できる匂いの範囲を拡大したり、匂いの微妙な違いをも記録することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明の第１の実施形態に係る匂いレシピ決定方法の手順を説明する図である。
【図２】  本発明の第２の実施形態に係る匂いレシピ決定方法の手順を説明する図である。
【図３】  匂い記録装置を示す概略構成図である。
【図４】  二値量子化法における測定値と推定値を比較した図である。
【図５】  特異値分解法によるレシピ決定の過程を示す図である。
【図６】  特異値分解法を用いたときの対象臭と調合臭に対するセンサアレイ応答パターンを示す図である。
【図７】  （ａ）ｙ空間に投影したセンサアレイ応答パターンを示す図、（ｂ）は（ａ）の拡大図である。
【図８】  匂いの記録・再生システムの原理を説明する概略構成図である。
【図９】  適応制御理論によりレシピ決定を行う様子を示す図である。
【図１０】  調合臭のセンサ応答パターンの主成分分析結果を示す図である。
【符号の説明】
１００      匂い記録装置
１１０      コンピュータ
１２０      センサアレイ（複数個の匂いセンサ）
１３０，１４１，１４２      電磁弁
要素臭      １〜Ｎ
対象臭（りんご臭）      Ｔ
調合臭      Ｂ
【図１】
0004111312.tif 000004
【図２】
0004111312.tif 000005
【図３】
0004111312.tif 000006
【図４】
0004111312.tif 000007
【図５】
0004111312.tif 000008
【図６】
0004111312.tif 000009
【図７】
0004111312.tif 000010
【図８】
0004111312.tif 000011
【図９】
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【図１０】
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