电子鼻长期漂移抑制算法的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-11页 |
| 1 绪论 | 第11-18页 |
| ·课题背景 | 第11-12页 |
| ·本文研究意义 | 第12页 |
| ·电子鼻技术研究现状 | 第12-17页 |
| ·发展历程 | 第12-14页 |
| ·电子鼻与空气污染检测 | 第14-15页 |
| ·电子鼻系统的漂移 | 第15-17页 |
| ·本文的主要工作及内容安排 | 第17-18页 |
| 2 电子鼻实验平台原理及设计 | 第18-26页 |
| ·电子鼻组成原理 | 第18-21页 |
| ·气敏传感器及其阵列 | 第18-19页 |
| ·主要模式识别算法 | 第19-21页 |
| ·电子鼻平台设计 | 第21-24页 |
| ·应用场景 | 第21页 |
| ·实验平台结构 | 第21-22页 |
| ·传感器阵列设计 | 第22-24页 |
| ·电子鼻技术实用化面临的挑战 | 第24-26页 |
| ·传感器漂移 | 第24页 |
| ·背景干扰与传感器交叉敏感性 | 第24-25页 |
| ·个体差异 | 第25-26页 |
| 3 电子鼻长期漂移补偿和抑制方法 | 第26-81页 |
| ·主成份分析 | 第26-34页 |
| ·基本理论 | 第26页 |
| ·实验数据与预处理 | 第26-28页 |
| ·漂移对传感器阵列响应的影响 | 第28-30页 |
| ·基于 Wilks 准则的 PCA 方法 | 第30页 |
| ·Wilks 准则分类结果与讨论 | 第30-32页 |
| ·改进的 Wilks 准则 | 第32-33页 |
| ·改进的 Wilks 准则分类结果与讨论 | 第33-34页 |
| ·小结 | 第34页 |
| ·正交信号校正 | 第34-43页 |
| ·偏最小二乘法 | 第34-36页 |
| ·正交信号校正理论 | 第36页 |
| ·离线漂移抑制结果与讨论 | 第36-38页 |
| ·在线漂移抑制结果与讨论 | 第38-40页 |
| ·OSC 方法的在线化改进 | 第40-42页 |
| ·改进的 OSC 方法在线漂移抑制结果与讨论 | 第42-43页 |
| ·小结 | 第43页 |
| ·多重自组织图网络 | 第43-64页 |
| ·自组织映射图原理 | 第43-44页 |
| ·多重自组织映射图原理 | 第44-46页 |
| ·在线式 MSOM 网络 | 第46-48页 |
| ·MSOM 网络在线识别结果与讨论 | 第48-50页 |
| ·改进的 MSOM 网络重训练矢量迭代方法 | 第50-51页 |
| ·改进的 MSOM 网络识别效果与讨论 | 第51-52页 |
| ·参数设置对 MSOMa 网络识别效果的影响 | 第52-55页 |
| ·MSOMa 的实时性能与讨论 | 第55-57页 |
| ·改进的 MSOMa 实时性能优化方法 | 第57-58页 |
| ·实时性能优化结果与讨论 | 第58-60页 |
| ·实时性能的再优化方法 | 第60-61页 |
| ·实时性能再优化结果与讨论 | 第61-63页 |
| ·小结 | 第63-64页 |
| ·自适应谐振网络 | 第64-80页 |
| ·自适应谐振的基本理论 | 第64-65页 |
| ·ART-2 网络基本结构 | 第65-66页 |
| ·ART-2 网络数学模型 | 第66-68页 |
| ·ART-2 网络在线识别结果与讨论 | 第68-70页 |
| ·改进的 ART-2 网络权值更新方法 | 第70-71页 |
| ·改进的 ART-2 识别效果与讨论 | 第71-72页 |
| ·警戒门限与 ART-2a 网络识别效果 | 第72-73页 |
| ·ART-2 网络实时性优化方法 | 第73-74页 |
| ·实时性能优化效果与讨论 | 第74-77页 |
| ·ART-2 网络实时性的再优化方法 | 第77页 |
| ·实时性能再优化结果与讨论 | 第77-79页 |
| ·小结 | 第79-80页 |
| ·本章小结 | 第80-81页 |
| 4 在线漂移补偿的数据选择方法 | 第81-100页 |
| ·病态样本与盲目重训练 | 第81-83页 |
| ·在线过程中的病态样本 | 第81-82页 |
| ·盲目重训练 | 第82页 |
| ·解决思路 | 第82-83页 |
| ·基于形态学特征的数据选择方法 | 第83-95页 |
| ·形态学特征的在线提取方法 | 第83-85页 |
| ·形态学特征的筛选 | 第85-92页 |
| ·筛选结论 | 第92-93页 |
| ·形态学特征数据选择方法与在线识别效果 | 第93-95页 |
| ·基于早期瞬态检测的数据选择方法 | 第95-99页 |
| ·早期瞬态检测法原理 | 第95-96页 |
| ·基于 ETD 方法的数据选择方法 | 第96-97页 |
| ·基于 ETD 的数据选择与在线识别效果 | 第97-99页 |
| ·总结 | 第99-100页 |
| 5 总结和展望 | 第100-102页 |
| ·本文主要研究内容 | 第100-101页 |
| ·展望 | 第101-102页 |
| 致谢 | 第102-103页 |
| 参考文献 | 第103-111页 |
| 附录 | 第111页 |
| A. 作者在攻读学位期间发表的论文目录 | 第111页 |
| B. 作者在攻读学位期间申请的专利目录 | 第111页 |
| C. 作者在攻读学位期间参与的科研项目 | 第111页 |
