| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 第一章 引言 | 第10-18页 |
| ·气体检测现状 | 第10-11页 |
| ·气体传感器技术的发展现状 | 第11-12页 |
| ·电子鼻技术的提出和发展 | 第12-16页 |
| ·哺乳动物嗅觉的启示 | 第13页 |
| ·电子鼻技术的发展和研究热点 | 第13-16页 |
| ·电子鼻技术的优势与应用前景 | 第16页 |
| ·论文内容 | 第16-18页 |
| 第二章 气体传感器 | 第18-35页 |
| ·气体传感器简介 | 第18-27页 |
| ·气体传感器概述 | 第18-20页 |
| ·气体传感器分类 | 第20-25页 |
| ·气体传感器发展趋势 | 第25-27页 |
| ·7系列CiTiceL电化学式气体传感器 | 第27-33页 |
| ·7系列CiTiceL电化学式气体传感器介绍 | 第27-29页 |
| ·7系列CiTiceL电化学式气体传感器性质 | 第29-32页 |
| ·7系列CiTiceL电化学式气体传感器的测量电路 | 第32-33页 |
| ·小结 | 第33-35页 |
| 第三章 基于电子鼻技术的气体检测概述 | 第35-46页 |
| ·人和哺乳动物的嗅觉系统 | 第35-39页 |
| ·嗅觉功能的解剖生理学 | 第35-36页 |
| ·人和哺乳动物的嗅觉过程 | 第36-39页 |
| ·电子鼻技术 | 第39-44页 |
| ·气体传感器阵列 | 第40-41页 |
| ·信号预处理 | 第41-43页 |
| ·模式识别技术 | 第43-44页 |
| ·小结 | 第44-46页 |
| 第四章 人工神经网络模式识别技术 | 第46-59页 |
| ·模式识别技术概述 | 第46-47页 |
| ·人工神经网络概述 | 第47-48页 |
| ·神经网络的理论基础 | 第48-58页 |
| ·人工神经元模型 | 第48-50页 |
| ·人工神经网络的结构 | 第50-51页 |
| ·人工神经网络的学习 | 第51-53页 |
| ·几种神经网络模型介绍 | 第53-58页 |
| ·小结 | 第58-59页 |
| 第五章 混合气体检测系统设计 | 第59-75页 |
| ·静态测试装置 | 第59-67页 |
| ·检测系统中所使用的传感器简介 | 第60-64页 |
| ·高精度气体微小层流流量计 | 第64页 |
| ·差压电容式变送器 | 第64-67页 |
| ·信号调理电路 | 第67页 |
| ·数据采集卡简介 | 第67-71页 |
| ·多功能数据采集卡PCL-818HG的性能特点 | 第68-71页 |
| ·测控软件 | 第71-74页 |
| ·小结 | 第74-75页 |
| 第六章 试验数据分析 | 第75-85页 |
| ·标准气体样本的配制 | 第75-77页 |
| ·神经网络模式识别算法 | 第77-84页 |
| ·信号预处理算法的比较 | 第78-80页 |
| ·BP神经网络结构参数的比较 | 第80-81页 |
| ·几种神经网络模型的比较 | 第81-84页 |
| ·小结 | 第84-85页 |
| 第七章 总结 | 第85-88页 |
| ·工作总结 | 第85-86页 |
| ·结论 | 第86页 |
| ·论文的创新之处 | 第86-87页 |
| ·后续工作 | 第87页 |
| ·论文的意义 | 第87-88页 |
| 参考文献 | 第88-91页 |
| 致谢 | 第91-92页 |
| 攻读硕士学位期间所获奖励 | 第92页 |