电子鼻气体防伪系统实现中的难点问题研究

摘要

论文简要介绍了电子鼻气体防伪系统的构成,介绍了电子鼻系统的基本原理,指出了电子鼻系统的理论基础是模式识别理论.电子鼻—气体防伪系统实现中的难点问题在于对于气体模式的识别.任何模式识别的方法都可以尝试着用于电子鼻系统的数据处理,没有天生优越的分类方法,如果某种算法对某个特定的问题看上去比另外一种算法更好,那么其原因仅仅是它更适合这一特定的模式分类任务,而并非泛泛的说该算法就是

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第1章绪论

1.1电子鼻技术

1.1.1电子鼻系统与生物鼻

1.1.2电子鼻技术的发展

1.1.3电子鼻技术的优势和前景

1.2防伪技术

1.3电子鼻气体防伪系统概述

1.4论文内容

第2章气体传感器

2.1气体传感器介绍

2.1.2单一气体传感器

2.1.2气体传感器阵列

2.2 GGS系列气体传感器阵列

2.2.1 GGS系列气体传感器阵列结构

2.2.2 GGS*000系列气体传感器阵列电气特性

2.2.3 GGS*000系列传感器阵列种类

2.3小结

第3章气体防伪系统中的电子鼻

3.1电子鼻气体防伪系统的构成

3.2电子鼻装置结构

3.2.1传感器阵列

3.2.2传感器适配模块

3.2.3电子鼻控制电路

3.2.4 GPRS无线通信模块

3.3小结

第4章模式识别方法介绍

4.1模式识别

4.2模式识别方法分类

4.2.1统计模式识别

4.2.2句法模式识别

4.2.3模糊模式识别

4.2.4逻辑推理法

4.2.5人工神经网络

4.3模式识别方法的比较

4.4本章小结

第5章气体样本采集实验

5.1硬件部分

5.2软件部分

5.3实验数据获得

5.4实验结果

第6章电子鼻气体防伪系统中的模式识别方法研究

6.1 MATLAB介绍

6.2判别分析法的气味识别方法

6.2.1判别分析方法

6.2.2判别分析方法对气味试样的识别

6.3基于前馈神经网络的气味识别方法

6.3.1前馈神经网络的结构

6.3.2 B-P学习算法

6.3.3 B-P网络的设计考虑

6.3.4神经网络的Matlab实现

6.3.5 B-P网络对气味试样的识别

6.4结论

第7章总结

致谢

参考文献

附录程序

1.别分析训练程序

2.判别分析验证程序

3.P神经网络用于气味定性识别

个人简历在读期间发表的学术论文与研究成果