简介:
本申请属于数据处理领域,公开了一种嗅味阈值预测方法,包括:获取待预测的异味物质的化学特征信息;将所述化学特征信息输入至已训练的嗅味阈值预测模型中处理,输出所述待预测的异味物质对应的嗅味阈值,其中,所述嗅味阈值预测模型根据确定了化学特征信息和嗅味阈值的样本数据训练得到。通过将异味物质的化学特征信息输入已训练的嗅味阈值预测模型,有利于提高嗅味阈值的获取效率,并且不受试验条件和个体差异的影响,有利于提高嗅味阈值的精度。
本申请属于数据处理领域,公开了一种嗅味阈值预测方法,包括:获取待预测的异味物质的化学特征信息;将所述化学特征信息输入至已训练的嗅味阈值预测模型中处理,输出所述待预测的异味物质对应的嗅味阈值,其中,所述嗅味阈值预测模型根据确定了化学特征信息和嗅味阈值的样本数据训练得到。通过将异味物质的化学特征信息输入已训练的嗅味阈值预测模型,有利于提高嗅味阈值的获取效率,并且不受试验条件和个体差异的影响,有利于提高嗅味阈值的精度。