智能仿生鼻及其应用研究
| 第一章 绪论 | 第8-29页 |
| 1.1 选题的意义 | 第8-10页 |
| 1.1.1 课题的提出 | 第8-9页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究进展 | 第10-27页 |
| 1.2.1 生物嗅觉研究进展 | 第10-19页 |
| 1.2.1.1 嗅觉机理研究进展 | 第11-13页 |
| 1.2.1.2 嗅觉模型研究进展 | 第13-19页 |
| 1.2.2 人工嗅觉研究进展 | 第19-27页 |
| 1.2.2.1 国外情况 | 第22-25页 |
| 1.2.2.2 国内情况 | 第25-26页 |
| 1.2.2.3 发展趋势 | 第26-27页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第27-29页 |
| 第二章 仿生鼻原理及嗅觉模型研究 | 第29-48页 |
| 2.1 仿生鼻的生物学基础 | 第29-32页 |
| 2.1.1 嗅上皮和嗅细胞 | 第30页 |
| 2.1.2 嗅觉产生的机理和特点 | 第30-31页 |
| 2.1.3 嗅觉信号的传递和处理 | 第31-32页 |
| 2.1.4 嗅觉中枢的反馈 | 第32页 |
| 2.2 基于生物嗅觉的仿生鼻原理及系统组成 | 第32-33页 |
| 2.3 嗅觉模型研究 | 第33-47页 |
| 2.3.1 鼻道气味传输嗅觉模型 | 第34-41页 |
| 2.3.2 嗅觉神经网络模型 | 第41-47页 |
| 2.4 小结 | 第47-48页 |
| 第三章 鼻腔结构影响人体嗅觉反应的数值模拟 | 第48-63页 |
| 3.1 引言 | 第48页 |
| 3.2 建模和求解方法 | 第48-53页 |
| 3.2.1 鼻腔生理解剖结构和计算模型建立 | 第49-50页 |
| 3.2.2 控制方程和解法 | 第50-52页 |
| 3.2.3 边界条件和生理参数选择 | 第52-53页 |
| 3.3 计算结果与讨论 | 第53-62页 |
| 3.4 小结 | 第62-63页 |
| 第四章 仿生鼻硬件系统研究 | 第63-78页 |
| 4.1 传感器与传感器阵列 | 第63-69页 |
| 4.2 传感器阵列的简单模型 | 第69-70页 |
| 4.3 鼻流道设计 | 第70-71页 |
| 4.4 信号预处理 | 第71-75页 |
| 4.5 仿生鼻硬件总体结构 | 第75-77页 |
| 4.6 小结 | 第77-78页 |
| 第五章 仿生鼻模式识别算法研究及软件开发 | 第78-104页 |
| 5.1 仿生鼻模式识别技术 | 第78-80页 |
| 5.2 仿生鼻模式识别算法研究 | 第80-93页 |
| 5.2.1 主成分分析法 | 第80-81页 |
| 5.2.2 神经网络算法研究 | 第81-93页 |
| 5.2.2.1 人工神经网络模型 | 第81-83页 |
| 5.2.2.2 人工神经网络学习算法 | 第83-85页 |
| 5.2.2.3 人工神经网络学习算法的缺陷 | 第85-86页 |
| 5.2.2.4 基于神经网络的混沌优化算法 | 第86-93页 |
| 5.3 软件开发 | 第93-103页 |
| 5.3.1 仿生鼻软件系统的开发工具选择 | 第93-94页 |
| 5.3.2 仿生鼻软件的功能 | 第94-95页 |
| 5.3.3 程序框架 | 第95-97页 |
| 5.3.4 软件的运行过程 | 第97-99页 |
| 5.3.5 应用类 BPDONEApp | 第99-101页 |
| 5.3.6 主窗口类 | 第101-103页 |
| 5.4 小结 | 第103-104页 |
| 第六章 仿生鼻应用实验研究 | 第104-115页 |
| 6.1 实验内容 | 第104-105页 |
| 6.2 实验系统组成和实验对象 | 第105-106页 |
| 6.3 实验过程 | 第106-109页 |
| 6.4 实验结果和讨论 | 第109-114页 |
| 6.5 小结 | 第114-115页 |
| 第七章 全文总结 | 第115-119页 |
| 参考文献 | 第119-129页 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文及其它成果 | 第129-130页 |
| 致谢 | 第130-131页 |
| 摘要 | 第131-134页 |
| Abstract | 第134页 |
