| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| Contents | 第10-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| ·课题的来源 | 第12页 |
| ·课题的研究现状与意义 | 第12-18页 |
| ·中药材鉴别研究的现状及意义 | 第12-15页 |
| ·多传感器信息融合背景及意义 | 第15-16页 |
| ·电子鼻与电子舌融合应用现状及应用前景 | 第16-18页 |
| ·论文的研究内容与结构安排 | 第18-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第二章 辛味中药材气-味信息采集 | 第20-29页 |
| ·气-味信息融合研究的辛味中药材样本 | 第20-21页 |
| ·辛味中药材嗅觉信息(气信息)的采集 | 第21-24页 |
| ·气信息采集设备及其工作原理 | 第21-22页 |
| ·PEN3型电子鼻气敏传感器特性介绍 | 第22-23页 |
| ·气信息采集实验相关参数设定 | 第23页 |
| ·气信息响应曲线与数据格式 | 第23-24页 |
| ·辛味中药材味觉信息(味信息)的采集 | 第24-28页 |
| ·味信息采集设备及其工作原理 | 第24-26页 |
| ·α-ASTREE味敏传感器特性介绍 | 第26页 |
| ·味信息采集相关参数设定 | 第26-27页 |
| ·味信息响应曲线与数据格式 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 基于多传感器的气-味信息融合分析 | 第29-34页 |
| ·多传感器信息融合概念 | 第29-30页 |
| ·多传感器信息融合的分类 | 第30-32页 |
| ·决策层融合 | 第30-31页 |
| ·特征层融合 | 第31页 |
| ·数据层融合 | 第31-32页 |
| ·气-味信息融合常用的分析方法 | 第32-33页 |
| ·本文将采用的分析方法 | 第33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 流形学习方法LLE与线性判别分析LDA | 第34-41页 |
| ·局部线性嵌入算法LLE(Locally Linear Embedding) | 第34-37页 |
| ·基于Fisher的线性判别分析方法LDA | 第37-39页 |
| ·基于LLE和LDA相结合的气-味融合分析方法 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第五章 基于LLE+LDA的中药材气-味信息融合 | 第41-58页 |
| ·三种生产日期不同的辛味中药材气-味信息融合 | 第42-52页 |
| ·三种白术的气信息LLE、LLE+LDA分析 | 第43-48页 |
| ·三种白术的气-味信息融合LLE、LLE+LDA分析 | 第48-52页 |
| ·六种种类不同的辛味中药材的气-味信息融合 | 第52-57页 |
| ·最佳K值的确定 | 第52-54页 |
| ·正则化参数r的确定 | 第54-55页 |
| ·LLE+LDA的最佳嵌入流形维度d的确定 | 第55-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 结论与展望 | 第58-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 攻读学位期间发表的论文 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |