基于KNN算法的机器嗅觉及白酒分类研究(2)
4.2.5 清空模块 24
5 调试与小结 25
5.1 调试 25
5.1.1 程序窗口调试 25
5.1.2 按钮调试 26
5.1.3 程序功能调试 29
5.2 小结 34
6 总结 36
致谢 38
参考文献 39
附录 40
白酒数据 40
程序源代码 42
1 引言
随着科技的高速发展，越来越高科技产品代替了原本的人为工作，成为人们生活中不可缺少的一部分。许多曾经必须由人来进行的操作，变得可以由机器来实现。正是在这样的大背景下，机器视觉、机器嗅觉等技术被开发，并迅速发展了起来。但是，仅仅靠这些技术并不足以完全替代人来进行相应的工作，因此，人工智能这个技术也随之迅速发展了起来。
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。[1]事实上，人工智能就是计算机科学的一个分支科学。之所以这么说，是因为人工智能试图通过科学的方法来了解人类智能的本质，并归纳总结出一个新的类似人类智能的行为模式。这种行为模式虽然与人类的行为模式相似，但却有着根本上的差别。这个根本上的差别与本次课题研究并没有关系，所以略过不提。
机器嗅觉，顾名思义，是一种模拟生物嗅觉工作原理的新颖仿生检测技术，机器嗅觉系统通常由交叉敏感的化学传感器阵列和适当的计算机模式识别算法组成，可用于检测、分析和鉴别各种气。气分子被机器嗅觉系统中的传感器阵列吸附，产生电信号；生成的信号经各种方法加工处理与传输；将处理后的信号经计算机模式识别系统做出判断。[2]
目前，酒类、茶叶等物质的质量主要是依靠人的感官来进行判断，而感官评定又是依赖人的生理和心理条件的，其本身是一门精巧的技术。所以，我们经常可以看到，训练有素、经验丰富的专家来进行这类工作。但是，人工鉴别带有很大的主观因素。从某种意义上来说，由于受到经验、情绪、思想等主观因素的影响，感官评定方法的评判结果会随着随鉴别人员的不同而存在个体差异，有时候即使是同一人员，评判结果也会随评判人员自身的身体状态、情绪变化等的不同而产生不同的结果。由此可见，人的感官评判有着包括主观性太强、重复性差、耗时长和花费巨大人力等的缺点。另外，人的感官评判不能用于检测有毒气体、连续工作以及远程操作。
根据香型的白酒分类往往是通过科学分析和人为分析各一半地进行。而为了能够更加方便地对白酒进行分类，即不需要借助人的帮助，单纯地由机器完成一系列分类的工作，才有了本课题的出现。本课题所研究及探讨的正是基于机器嗅觉的检测、KNN算法的分析和识别的能力，以达到给酒类饮品更准确的分类。本次课题中，因为实际操作中缺少相应的设备的关系，本次课题很遗憾地没有能够涉及到机器嗅觉中的化学传感器阵列，而是只涉及到了之前提到过的模式识别。
提到机器嗅觉，就不得不提到电子鼻。虽然本次课题研究中并未用到电子鼻，但还是稍微介绍一下。
电子鼻是模拟动物嗅觉器官开发出一种高科技产品，目前科学家还没有全部搞清楚动物的嗅觉原理。但是随着科技的发展，目前世界上较为权威的一些大学已经开发出具有广泛应用的电子鼻，最著名的要数德国的汉堡大学，是当今世界的传感器领域中具有绝对权威。[3]
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