| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 目录 | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| ·神经科学研究背景 | 第8-14页 |
| ·神经信息学 | 第9-11页 |
| ·嗅觉神经系统 | 第11-14页 |
| ·本课题研究内容概览 | 第14-15页 |
| 第二章 嗅觉系统生理构造 | 第15-23页 |
| ·嗅觉系统生理结构 | 第15-20页 |
| ·嗅上皮(Olfaetory Epithelium,DE) | 第16-17页 |
| ·嗅球层(Olfactory Bulb,OB) | 第17-20页 |
| ·嗅皮层(Olfactory Cortex,OC) | 第20页 |
| ·关于嗅觉系统的模型的研究现状 | 第20-23页 |
| 第三章 K系列模型 | 第23-46页 |
| ·K系列模型的数学基础 | 第23-25页 |
| ·KO模型 | 第25-26页 |
| ·KⅠ模型 | 第26-27页 |
| ·KⅡ模型 | 第27-32页 |
| ·KⅢ模型 | 第32-46页 |
| ·嗅觉系统的拓扑结构图 | 第32-33页 |
| ·KⅢ模型的拓扑结构 | 第33-37页 |
| ·KⅢ模型的仿真 | 第37-43页 |
| ·KⅢ模型的随机混沌 | 第43-46页 |
| 第四章 K系列模型在人工嗅觉上的应用 | 第46-72页 |
| ·模式识别与人工嗅觉概述 | 第46-48页 |
| ·模式识别概述 | 第46-47页 |
| ·人工嗅觉概述 | 第47-48页 |
| ·KⅢ模型的学习识别算法 | 第48-53页 |
| ·学习规则 | 第48-49页 |
| ·学习规则 | 第49-52页 |
| ·识别算法 | 第52-53页 |
| ·KⅢ模型对简单气体识别的应用 | 第53-64页 |
| ·对两种简单气体的识别 | 第54-58页 |
| ·对三种简单气体的识别 | 第58-59页 |
| ·对简单气体识别的进一步分析 | 第59-64页 |
| ·KⅢ模型对茶叶气味识别的应用 | 第64-72页 |
| ·对红茶和绿茶的识别 | 第64-69页 |
| ·对四种不同茶叶的识别 | 第69-72页 |
| 第五章 K系列模型在虹膜识别上的应用 | 第72-79页 |
| ·虹膜识别简介 | 第72-73页 |
| ·虹膜数据的处理方法 | 第73-77页 |
| ·虹膜图像的分割定位 | 第73-74页 |
| ·虹膜图像的标准化 | 第74-77页 |
| ·KⅢ网络识别虹膜数据的结果 | 第77-79页 |
| 第六章 K系列模型识别算法的研究 | 第79-90页 |
| ·KⅢ模型与其他算法的比较 | 第80-88页 |
| ·几种其他算法的简介 | 第80-85页 |
| ·KⅢ模型与其他算法的比较 | 第85-88页 |
| ·在KⅢ模型引入其他算——SVM与KⅢ网络相结合 | 第88-90页 |
| 第七章 结论与展望 | 第90-93页 |
| ·K系列模型研究的结论 | 第90-91页 |
| ·K系列模型研究的最新成果和应用前景 | 第91-93页 |
| 参考文献： | 第93-98页 |
| 硕士在读期间参与的项目与发表的文章： | 第98-101页 |
| 致谢： | 第101-102页 |
| 独创性声明 | 第102页 |
| 学位论文版权使用授权书 | 第102页 |