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基于信息挖掘技术的人工嗅觉系统研究

致谢第5-6页
摘要第6-8页
Abstract第8-11页
第一章 绪论第15-28页
    1.1 人工嗅觉系统的研究背景第15-17页
        1.1.1 人工嗅觉系统的基本原理第15页
        1.1.2 人工嗅觉系统的技术特点第15-17页
    1.2 人工嗅觉系统的发展现状第17-23页
        1.2.1 人工嗅觉系统的信息挖掘技术研究现状第17-22页
        1.2.2 人工嗅觉系统的应用现状第22-23页
    1.3 基于机器学习的预测的可靠性研究现状第23-25页
    1.4 人工嗅觉系统与其他检测技术的数据融合技术研究现状第25-27页
    1.5 本文主要研究内容与文章结构第27-28页
第二章 人工嗅觉系统的设计第28-43页
    2.1 引言第28-29页
    2.2 基于金属氧化物气敏传感器的人工嗅觉系统的硬件设计第29-37页
        2.2.1 传感器阵列的设计第29-31页
        2.2.2 可编程增益放大单元第31-37页
    2.3 人工嗅觉系统的软件设计第37-41页
        2.3.1 软件需求分析第38页
        2.3.2 系统功能设计第38页
        2.3.3 开发及运行环境第38页
        2.3.4 系统模块及功能结构第38-39页
        2.3.5 系统流程与用户界面第39-41页
    2.4 样本测试流程第41-42页
    2.5 本章小结第42-43页
第三章 人工嗅觉系统预测的可靠性研究第43-88页
    3.1 引言第43页
    3.2 一致性预测和韦恩预测第43-50页
        3.2.1 问题和假设第43-44页
        3.2.2 一致性预测第44-48页
        3.2.3 韦恩预测第48-50页
    3.3 实验数据采集第50-57页
        3.3.1 人参样本的制备第50-52页
        3.3.2 精油样本的制备第52-53页
        3.3.3 肺癌样本的制备第53-57页
    3.4 数据预处理和特征提取第57-60页
    3.5 基于一致性预测的人工嗅觉系统预测的可靠性研究第60-73页
        3.5.1 奇异值度量第61-63页
        3.5.2 离线模式下一致性预测器对人参、精油样本的预测结果第63-67页
        3.5.3 在线模式下一致性预测器对人参、精油样本的预测结果第67-73页
    3.6 基于韦恩预测的人工嗅觉系统预测的可靠性研究第73-87页
        3.6.1 韦恩分类器第74-75页
        3.6.2 常规概率预测方法与多种韦恩预测器的构造第75-77页
        3.6.3 离线模式下韦恩预测对人参、肺癌样本的预测结果第77-83页
        3.6.4 在线模式下韦恩预测器对人参、肺癌样本的预测结果第83-87页
    3.7 本章小结第87-88页
第四章 人工嗅觉系统与近红外光谱的数据融合技术研究第88-101页
    4.1 引言第88页
    4.2 实验数据采集第88-90页
    4.3 数据处理方法第90-94页
        4.3.1 人工嗅觉系统的数据预处理和特征提取第90页
        4.3.2 近红外光谱的数据处理和特征提取第90-91页
        4.3.3 分类方法第91-92页
        4.3.4 特征选择第92页
        4.3.5 人工嗅觉系统与近红外光谱的数据融合方法第92-94页
    4.4 结果与讨论第94-100页
        4.4.1 人工嗅觉系统的分类结果第94-95页
        4.4.2 近红外光谱的分类结果第95页
        4.4.3 人工嗅觉系统和近红外光谱分类性能的比较第95-96页
        4.4.4 人工嗅觉系统与近红外光谱的特征级融合的分类结果第96-99页
        4.4.5 人工嗅觉系统与近红外光谱的决策级融合的分类结果第99-100页
    4.5 本章小结第100-101页
第五章 总结与展望第101-104页
    5.1 总结第101-102页
    5.2 展望第102-104页
附录A 一致性预测的其他预测结果第104-109页
附录B 韦恩预测器的其他预测结果第109-118页
参考文献第118-125页
攻读学位期间发表的论文第125页

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