仿生电子鼻设计及其在鸡肉品质检测中的应用
| 提要 | 第1-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-17页 |
| ·选题目的和意义 | 第7-8页 |
| ·肉类品质检测及评定国内外研究现状 | 第8-12页 |
| ·传统肉类品质检测及评定的研究 | 第8-9页 |
| ·新技术新方法在肉品质检测中的研究应用 | 第9-12页 |
| ·电子鼻国内外研究现状 | 第12-14页 |
| ·饮料类 | 第12页 |
| ·油类及谷物类 | 第12-13页 |
| ·果蔬类 | 第13页 |
| ·烟、酒及茶类 | 第13-14页 |
| ·肉类 | 第14页 |
| ·本论文的主要研究内容 | 第14-17页 |
| 第二章 电子鼻硬件组成及仿生气体室 | 第17-31页 |
| ·传感器的选择与初始传感器阵列的确定 | 第18-20页 |
| ·测量电路 | 第20-21页 |
| ·模数转化(AD)采样 | 第21页 |
| ·仿人鼻气体室建模 | 第21-29页 |
| ·鼻腔的生理解剖结构和嗅觉在呼吸中产生过程 | 第22-23页 |
| ·计算模型建立 | 第23-29页 |
| ·气体室设计 | 第29-31页 |
| 第三章 嗅觉模式识别方法 | 第31-43页 |
| ·嗅觉模式识别方法 | 第31页 |
| ·人工神经网络模式识别方法 | 第31-36页 |
| ·人工神经网络概述 | 第31页 |
| ·神经网络研究史与现状 | 第31-33页 |
| ·神经网络的学习方式与规则 | 第33页 |
| ·神经网络的特性 | 第33-34页 |
| ·神经网络的互连模式 | 第34-36页 |
| ·神经网络的选择 | 第36页 |
| ·RBF神经网络 | 第36-43页 |
| ·RBF神经网络的基本原理 | 第37页 |
| ·RBF神经元 | 第37-38页 |
| ·RBF神经网络学习过程 | 第38-43页 |
| 第四章 电子鼻系统检测鸡肉品质的试验研究 | 第43-65页 |
| ·试验准备 | 第43-44页 |
| ·样品的来源和试验内容 | 第43页 |
| ·分装与储存 | 第43页 |
| ·电子鼻的试验系统组成 | 第43页 |
| ·试验 | 第43-44页 |
| ·实验分析传感器阵列构造 | 第44-56页 |
| ·初始阵列的检验 | 第44-52页 |
| ·阵列的确定 | 第52-56页 |
| ·鸡肉腐败阈值及新鲜度识别方法验证 | 第56-65页 |
| ·电子鼻测试中对鸡肉腐败阈值的确定 | 第57-59页 |
| ·RBF神经网识别方法验证 | 第59-65页 |
| 第五章 结论与展望 | 第65-67页 |
| ·结论 | 第65-66页 |
| ·展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-73页 |
| 摘要 | 第73-75页 |
| Abstract | 第75-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 导师及作者简介 | 第78-79页 |
