基于虚拟仪器的电子舌系统研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-18页 |
| ·课题研究的背景和意义 | 第12页 |
| ·电子舌国内外发展现状 | 第12-15页 |
| ·国外研究现状 | 第12-14页 |
| ·国内研究现状 | 第14-15页 |
| ·电子舌的应用 | 第15-16页 |
| ·课题研究目标和内容 | 第16-18页 |
| 第2章 电子舌简介 | 第18-27页 |
| ·电子舌工作机理 | 第18-19页 |
| ·人体味觉的产生机理 | 第18页 |
| ·电子舌的组成 | 第18-19页 |
| ·电子舌传感器 | 第19-23页 |
| ·电位分析传感器 | 第19-21页 |
| ·伏安分析传感器 | 第21-22页 |
| ·光学方法传感器 | 第22-23页 |
| ·电位法电子舌检测方法 | 第23-27页 |
| ·电位法基本理论 | 第23-25页 |
| ·直接电位法实验装置 | 第25页 |
| ·影响电位测定的因素 | 第25-27页 |
| 第3章 电子舌系统设计与构建 | 第27-42页 |
| ·电子舌系统结构 | 第27页 |
| ·系统硬件 | 第27-32页 |
| ·传感器阵列 | 第27-29页 |
| ·前置放大电路设计 | 第29-31页 |
| ·数据采集卡 | 第31-32页 |
| ·系统软件 | 第32-42页 |
| ·labVIEW 简介 | 第33-34页 |
| ·系统软件结构 | 第34-35页 |
| ·软件设计 | 第35-42页 |
| 第4章 模式识别方法 | 第42-51页 |
| ·主成分分析（PCA） | 第42-43页 |
| ·线性判别分析（LDA） | 第43-44页 |
| ·线性判别 | 第43-44页 |
| ·PCA+LDA | 第44页 |
| ·神经网络及其改进模型 | 第44-48页 |
| ·BP 神经网络 | 第45页 |
| ·RBF 神经网络 | 第45-46页 |
| ·SOM 神经网络 | 第46页 |
| ·LVQ 神经网络 | 第46-47页 |
| ·改进的BP 网络 | 第47-48页 |
| ·遗传优化的神经网络 | 第48-51页 |
| 第5章 电子舌实验 | 第51-67页 |
| ·矿泉水辨识实验 | 第51页 |
| ·实验仪器及实验方案 | 第51-53页 |
| ·实验结果 | 第53-54页 |
| ·模式识别方法比较 | 第54-65页 |
| ·主成分分析（PCA） | 第54-56页 |
| ·线性判别（LDA） | 第56-59页 |
| ·神经网络以及PCA 结合神经网络识别结果 | 第59-62页 |
| ·遗传算法优化神经网络识别结果 | 第62-65页 |
| ·结果和讨论 | 第65-67页 |
| 总结与展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 发表论文及参加科研情况 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73页 |
