电子鼻与电子舌融合技术及其应用
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-21页 |
| ·课题研究背景 | 第11-13页 |
| ·电子鼻与电子舌简介 | 第13-15页 |
| ·电子鼻简介 | 第13-14页 |
| ·电子舌简介 | 第14-15页 |
| ·国内外发展 | 第15-19页 |
| ·电子鼻的发展现状 | 第15-16页 |
| ·电子舌的发展现状 | 第16页 |
| ·电子鼻与电子舌融合现状 | 第16-18页 |
| ·酒检测研究现状 | 第18页 |
| ·食用油检测研究现状 | 第18-19页 |
| ·本课题研究内容与创新点 | 第19-21页 |
| ·研究内容 | 第19-20页 |
| ·创新点 | 第20-21页 |
| 第2章 电子鼻系统和伏安电子舌系统构建 | 第21-36页 |
| ·电子鼻系统的设计 | 第21-33页 |
| ·硬件设计 | 第22-28页 |
| ·软件设计 | 第28-33页 |
| ·伏安电子舌系统的构建 | 第33-36页 |
| ·伏安电子舌系统 | 第33-34页 |
| ·电化学工作站 | 第34页 |
| ·循环伏安法 | 第34-36页 |
| 第3章 模式识别算法 | 第36-43页 |
| ·数据归一化 | 第36页 |
| ·主成分分析 | 第36-38页 |
| ·贝叶斯分类 | 第38-41页 |
| ·贝叶斯分类器的设计 | 第38-40页 |
| ·基于贝叶斯的特征值融合 | 第40-41页 |
| ·偏最小二乘法 | 第41-43页 |
| 第4章 电子鼻与电子舌对白酒的识别 | 第43-53页 |
| ·实验材料选取 | 第43-44页 |
| ·电子鼻系统对白酒的检测 | 第44页 |
| ·伏安电子舌系统对白酒的检测 | 第44-45页 |
| ·信号预处理 | 第45-48页 |
| ·特征提取 | 第48-49页 |
| ·模式识别 | 第49-53页 |
| ·主成分分析 | 第49-51页 |
| ·贝叶斯分类 | 第51-52页 |
| ·基于 PCA 的贝叶斯分类 | 第52-53页 |
| 第5章 电子鼻与电子舌对掺假食用油的检测 | 第53-62页 |
| ·酸价和过氧化值 | 第53-54页 |
| ·实验样本 | 第54页 |
| ·酸价和过氧化值的检测 | 第54-55页 |
| ·电子鼻对掺假食用油的检测 | 第55-56页 |
| ·伏安电子舌系统对掺假食用油的检测 | 第56-57页 |
| ·特征值提取 | 第57页 |
| ·模式识别 | 第57-62页 |
| ·PCA 的处理结果 | 第57-59页 |
| ·PLS 的处理结果 | 第59-62页 |
| 结论与展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-70页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果及发表论文情况 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
