| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-14页 |
| 1 绪论 | 第14-32页 |
| 1．1 嗅觉简介 | 第14-18页 |
| 1．2 嗅觉的模拟 | 第18-23页 |
| 1．3 电子鼻技术 | 第23-27页 |
| 1．4 电子鼻的应用 | 第27-29页 |
| 1．5 本课题研究的意义、目的和内容 | 第29-32页 |
| 2 电子鼻系统 | 第32-62页 |
| 2．1 电子鼻系统的构成 | 第32-34页 |
| 2．2 气敏传感器阵列 | 第34-44页 |
| 2．3 信号采集电路 | 第44-46页 |
| 2．4 基于LabVIEW 的电子鼻软件设计 | 第46-59页 |
| 2．5 便携式电子鼻系统样机-DZ82005 | 第59-60页 |
| 2．6 本章小结 | 第60-62页 |
| 3 电子鼻在VOCs 定性识别中的应用 | 第62-80页 |
| 3．1 VOCs 定性识别研究意义及现状 | 第62-64页 |
| 3．2 实验过程 | 第64-65页 |
| 3．3 传感器阵列的优化 | 第65-73页 |
| 3．4 PCA 分析 | 第73-77页 |
| 3．5 BP-ANN 分析 | 第77-79页 |
| 3．6 本章小结 | 第79-80页 |
| 4 电子鼻在白酒识别中的应用 | 第80-89页 |
| 4．1 白酒的香气及评价 | 第80-81页 |
| 4．2 实验样品及实验过程 | 第81-83页 |
| 4．3 主成分-判别(PCA-DA)分析 | 第83-85页 |
| 4．4 反传人工神经网络(BP-ANN)分析 | 第85-86页 |
| 4．5 学习向量量化(LVQ)分析 | 第86-88页 |
| 4．6 本章小结 | 第88-89页 |
| 5 基于电子鼻的食醋特征分析 | 第89-108页 |
| 5．1 食醋的特征 | 第89-91页 |
| 5．2 实验过程 | 第91-93页 |
| 5．3 主成分(PCA)分析 | 第93-98页 |
| 5．4 聚类(CA)分析 | 第98-101页 |
| 5．5 学习向量量化(LVQ)分析 | 第101-103页 |
| 5．6 食醋特征识别 | 第103-106页 |
| 5．7 本章小结 | 第106-108页 |
| 6 电子鼻在VOCs 定量分析中的应用 | 第108-127页 |
| 6．1 VOCs 定量分析研究进展 | 第108-109页 |
| 6．2 乙醇、丙酮、苯、甲苯、二甲苯的单一定量分析 | 第109-120页 |
| 6．3 乙醇和丙酮的混合定量分析 | 第120-123页 |
| 6．4 乙醇和苯的混合定量分析 | 第123-125页 |
| 6．5 本章小结 | 第125-127页 |
| 7 电子鼻常用模式识别算法的实验比较 | 第127-139页 |
| 7．1 问题的提出 | 第127-128页 |
| 7．2 电子鼻常用模式识别算法简介 | 第128-133页 |
| 7．3 模式识别算法的评价标准 | 第133-134页 |
| 7．4 实验过程 | 第134-136页 |
| 7．5 结果分析与讨论 | 第136-138页 |
| 7．6 本章小结 | 第138-139页 |
| 8 全文总结 | 第139-143页 |
| 致谢 | 第143-144页 |
| 参考文献 | 第144-160页 |
| 附录1 攻读学位期间发表的论文目录 | 第160页 |