基于电子鼻的香油精快速检测模式识别及算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 课题研究目的和意义 | 第11页 |
| 1.3 国内外研究现状及分析 | 第11-14页 |
| 1.4 本论文的主要研究内容和论文结构 | 第14-15页 |
| 1.4.1 主要研究内容 | 第14页 |
| 1.4.2 论文结构 | 第14-15页 |
| 第2章 基于电子鼻的香油精检测系统的搭建 | 第15-26页 |
| 2.1 电子鼻的概念禾P结构 | 第15-16页 |
| 2.2 香油精检测系统简介 | 第16-17页 |
| 2.3 反应室的设计 | 第17-18页 |
| 2.4 气体传感器阵列 | 第18-23页 |
| 2.4.1 气敏材料介绍 | 第18-19页 |
| 2.4.2 气敏传感器 | 第19-20页 |
| 2.4.3 传感器选择及传感器阵列的搭建 | 第20-23页 |
| 2.5 数据采集卡的选择 | 第23-24页 |
| 2.6 Lab VIEW 虚拟仪器 | 第24-26页 |
| 第3章 香油精检测模式识别及算法研究 | 第26-39页 |
| 3.1 电子鼻模式识别技术概述 | 第26-27页 |
| 3.2 电子鼻中常用的模式识别算法 | 第27-29页 |
| 3.3 香油精检测模式识别算法的选取 | 第29-39页 |
| 3.3.1 反向传播人工神经网络算法及实现 | 第29-33页 |
| 3.3.2 主成分分析法算法及实现 | 第33-36页 |
| 3.3.3 马氏距离判别法算法及实现 | 第36-38页 |
| 3.3.4 识别算法结论分析 | 第38-39页 |
| 第4章 实验方案 | 第39-45页 |
| 4.1 实验方案 | 第39-41页 |
| 4.1.1 实验基础 | 第39页 |
| 4.1.2 实验材料 | 第39页 |
| 4.1.3 实验方法与步骤 | 第39-41页 |
| 4.2 香油品质标准库的建立 | 第41-45页 |
| 4.2.1 特征值的提取 | 第41-42页 |
| 4.2.2 标准数据库的建立 | 第42-45页 |
| 第5章 实验结论及分析 | 第45-52页 |
| 5.1 BP神经网络判别法结果分析 | 第45-46页 |
| 5.2 主成分分析判别法结果分析 | 第46-50页 |
| 5.3 BP算法与PCA算法比较 | 第50-52页 |
| 第6章 总结和展望 | 第52-54页 |
| 6.1 总结 | 第52-53页 |
| 6.2 展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 攻读学位期间取得的科研成果 | 第58页 |
