《表4 调香设计的成分：基于反向机器学习的调香设计方法》

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《基于反向机器学习的调香设计方法》

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（1）The Good Scents Company Information System。（2）基团贡献法。（3）Sigma-Aldrich公司。

而后，采用所建立IML模型进行调香设计。将原香精分子的某几种气味值调高或调低，然后将调节后的气味值输入到IML模型中，再利用第1部分提出的混合香精设计的反向机器学习框架筛选出候选混合物及其组成成分。本文根据Keller数据库提供的数值，列举了两类调香算例，即气味增强和气味削弱。气味增强以常用作奶油类香精的4-庚烯醛（CAS号6728-31-0）为例，提高其可食用味、甜味及水果味；气味削弱则是以被用作水果香精的惕各酸烯丙酯（CAS号7493-71-2）为例，削弱其馊味。以上两种香精分子的气味特征值如表2所示，表2还记录了详细的气味调节要求。在IML模型预测调香后的产品分子描述符之后，由式（2）筛选候选混合物组成。再根据表3所示的4-庚烯醛和惕各酸烯丙酯的化学工程性质及式（3）～式（7）所示的性质约束进一步选择候选混合物。最终筛选出的两组混合物成分在表4中列出。