声明
摘要
1．1．1电子鼻系统的仿生机理
1．1．2中药鉴别的研究
1．2国内外研究现状
1．2．1电子鼻系统的关链技术
1．2．2电子鼻系统的应用现状
1．2．3电子鼻系统的发展方向
1．3本文研究内容与结构
第二章电子鼻实验系统搭建与实验设计
2．1电子鼻实验系统的设计与搭建
2．1．1样本气体采集子系统设计
2．1．2样本气体检测子系统设计
2．1．3电子鼻系统软件平台设计
2．2实验设计和数据采集
2．2．1样本选取与制备
2．2．2实验流程与数据采集
2．3数据预处理
2．3．1去基准处理
2．3．2降噪处理
2．4本章小结
第三章基于特征工程的分类算法研究
3．1特征生成
3．2特征选择
3．2．1基于递归特征消除的特征选择策略
3．2．2基于相关性分析的特征选择策略
3．2．3基于XGBoost模型的特征选择策略
3．3分类算法
3．3．1基本分类算法
3．3．2集成算法框架
3．3．3基于优化加权投票规则的集成分类器模型设计
3．3．4集成模型效果分析
3．4结果分析
3．5本章小结
第四章基于深度学习的电子鼻数据分类研究
4．1深度学习概述
4．1．1深度学习思想
4．1．2基本结构
4．1．3深度学习在电子鼻系统领域的研究与应用
4．2深度网络
4．2．1训练困难点
4．2．2堆叠栈式自编码网络
4．2．3深度信念网络
4．3用于电子鼻的深度网络训练过程
4．3．1样本信号预处理
4．3．2算法与流程
4．3．3网络结构与参数设置
4．4实验结果分析
4．5本章小结
5．1工作总结
5．2未来展望
参考文献
致谢
浙江大学;
