| 第1章 绪论 | 第1-15页 |
| ·电子鼻技术的研究背景和意义 | 第9-10页 |
| ·电子鼻的仿生学原理 | 第10-11页 |
| ·人的嗅觉机理 | 第10页 |
| ·电子鼻原理 | 第10-11页 |
| ·电子鼻技术历史与现状 | 第11-13页 |
| ·电子鼻研究发展的历史 | 第11页 |
| ·电子鼻研究现状 | 第11-13页 |
| ·本课题前人的研究成果及存在的问题 | 第13页 |
| ·本课题的研究目的和意义 | 第13-14页 |
| ·本课题的研究内容 | 第14-15页 |
| 第2章 电子鼻试验装置与试验研究 | 第15-26页 |
| ·气体传感器阵列原理 | 第15-16页 |
| ·传感器阵列的数学模型 | 第15-16页 |
| ·阵列构造准则 | 第16页 |
| ·气体传感器阵列及SnO_2气体传感器 | 第16-20页 |
| ·气体传感器阵列 | 第16-17页 |
| ·SnO_2气体传感器的特点及其工作原理 | 第17-19页 |
| ·SnO_2气体传感器阵列 | 第19-20页 |
| ·以前的试验装置及改进后的试验装置 | 第20-24页 |
| ·以前的试验装置 | 第20-21页 |
| ·本课题改进后的试验装置 | 第21-22页 |
| ·对传感器调理电路的改进 | 第22-24页 |
| ·试验方案设计 | 第24-25页 |
| ·品种的选择和样本的采集 | 第24页 |
| ·试验步骤 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 数据的预处理和特征值的提取 | 第26-31页 |
| ·数据的预处理 | 第26-28页 |
| ·特征值的提取 | 第28-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第4章 基于二叉树编码的遗传算法的模式分类在苹果分类中的应用 | 第31-41页 |
| ·遗传算法概述 | 第31-34页 |
| ·遗传算法的发展与现状 | 第31页 |
| ·遗传算法的特点 | 第31-32页 |
| ·遗传算子的简单描述 | 第32页 |
| ·遗传算法关键参数的确定与问题求解的基本步骤 | 第32-34页 |
| ·基于二叉树编码的遗传算法的基本步骤与实现 | 第34-39页 |
| ·基于二叉树编码的遗传算法的基本思想 | 第34页 |
| ·基于二叉树编码的遗传算法的实现 | 第34-38页 |
| ·实例及其结果分析 | 第38-39页 |
| ·试验结果分析 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第5章 基于遗传优化神经网络的模式分类在苹果分类中的应用 | 第41-53页 |
| ·概述 | 第41-44页 |
| ·神经网络模式分类的概述 | 第41页 |
| ·神经网络的活化函数和基本函数 | 第41-43页 |
| ·神经网络模式分类法 | 第43-44页 |
| ·遗传算法优化BP神经网络的评定模型 | 第44-48页 |
| ·遗传算法优化BP神经网络的实现 | 第44-46页 |
| ·程序流程 | 第46-47页 |
| ·实例及其结果分析 | 第47-48页 |
| ·遗传算法优化RBF神经网络的评定模型 | 第48-50页 |
| ·RBF网络的基本原理 | 第48页 |
| ·遗传算法优化RBF神经网络的实现 | 第48-49页 |
| ·实例及其结果分析 | 第49-50页 |
| ·试验结果分析 | 第50-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第6章 结论与展望 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 附录A | 第58-60页 |
| 附录B | 第60-64页 |
| 附录C | 第64-66页 |
| 附录D | 第66-69页 |
| 附录E | 第69-73页 |
| 附录F | 第73-76页 |