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基于电子鼻技术的人体伤口感染检测系统构建及算法研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-11页
符号表第11-13页
1 绪论第13-23页
   ·人工嗅觉系统第13-14页
     ·气体传感器第13页
     ·信号预处理第13-14页
     ·模式识别算法第14页
   ·电子鼻伤口感染检测原理第14-18页
     ·伤口愈合类型和阶段第15页
     ·影响伤口愈合的因素第15-16页
     ·伤口感染常见病原菌及挥发性产物第16-18页
   ·电子鼻系统用于伤口感染检测的国内外研究现状第18-20页
   ·课题意义及论文结构安排第20-23页
     ·课题研究意义第20页
     ·论文结构第20-21页
     ·主要研究内容第21-23页
2 伤口感染检测电子鼻系统构建及相关实验第23-33页
   ·气体传感器选型与阵列构建第23-26页
   ·伤口感染检测相关实验第26-30页
     ·实验流程第26-28页
     ·流速控制系统第28-30页
   ·传感器阵列响应曲线分析第30-31页
   ·本章小结第31-33页
3 伤口感染检测电子鼻信号预处理及特征提取第33-63页
   ·电子鼻信号预处理常见方法第33-35页
   ·电子鼻信号特征提取常见方法第35-44页
     ·基于原始响应曲线的伤口检测电子鼻特征提取第35-37页
     ·基于曲线拟合的伤口检测电子鼻特征提取第37-41页
     ·基于变换域的伤口检测电子鼻特征提取第41-44页
   ·特征的箱线图表示第44-53页
   ·主成分分析第53-62页
   ·本章小结第62-63页
4 基于支持向量机的伤口感染检测电子鼻模式分类第63-89页
   ·统计学习理论基本思想第63-66页
     ·经验风险最小化原则第63-65页
     ·结构风险最小化原则第65-66页
   ·支持向量机第66-75页
     ·线性可分支持向量机第67-69页
     ·线性软间隔支持向量机第69-70页
     ·非线性支持向量机第70-73页
     ·多类分类问题的解决方案[106]第73-75页
   ·基于 GA-SVM 的伤口感染检测电子鼻模式识别第75-88页
     ·支持向量机参数对分类的影响第75-77页
     ·基于网格搜索的 SVM 参数选择第77-79页
     ·遗传算法基本流程[112-115]第79-81页
     ·遗传算法基本操作第81-83页
     ·遗传算法理论基础第83-84页
     ·遗传算法控制参数选择第84-85页
     ·基于遗传算法的支持向量机参数选择第85-88页
   ·本章小结第88-89页
5 基于粒子群优化算法的分类器模型参数和传感器阵列优化第89-103页
   ·粒子群优化算法的基本形式第90-96页
     ·原始的粒子群优化算法第90-91页
     ·标准的粒子群优化算法第91-92页
     ·标准粒子群优化算法参数分析第92-94页
     ·标准粒子群优化算法步骤第94-96页
   ·基于 PSO 的支持向量机模型参数及传感器阵列优化第96-102页
     ·支持向量机模型参数对分类结果的影响第96-97页
     ·电子鼻传感器阵列常见的优化方法第97-98页
     ·基于 PSO 的 SVM 模型参数和传感器阵列同步优化方法第98-102页
   ·本章小结第102-103页
6 基于独立分量分析的伤口感染检测电子鼻信号背景干扰消除第103-125页
   ·ICA 的数学描述第104-105页
   ·ICA 目标函数第105-113页
     ·极大化非高斯性估计方法第105-109页
     ·互信息极小化判据第109-110页
     ·极大似然估计方法第110-112页
     ·信息极大化估计方法第112-113页
   ·ICA 优化算法第113-119页
     ·梯度最速下降法第113-114页
     ·牛顿法第114页
     ·相对梯度法第114-116页
     ·FastICA 算法第116-119页
   ·基于独立分量分析的伤口检测电子鼻去除背景干扰算法第119-124页
     ·带噪声的 ICA 模型第121页
     ·基于参考向量的独立分量分析去除背景干扰算法第121-124页
   ·本章小结第124-125页
7 总结与展望第125-129页
   ·本文的主要研究内容第125-126页
   ·本文的创新之处第126页
   ·伤口感染检测电子鼻研究展望第126-129页
致谢第129-131页
参考文献第131-143页
附录第143-148页
 A. 作者在攻读学位期间发表及录用的论文目录第143-144页
 B. 作者在攻读学位期间参与的科研项目第144页
 C. 本论文中的实验数据和程序清单等相关信息第144-148页

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