农产品检测电子鼻的模式识别算法和软件编程的实现
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| ·研究背景和意义 | 第9-10页 |
| ·电子鼻技术概述 | 第10-12页 |
| ·电子鼻技术研究现状 | 第12-15页 |
| ·论文主要研究内容 | 第15-16页 |
| 第二章 农产品检测电子鼻系统 | 第16-22页 |
| ·系统结构 | 第16-17页 |
| ·硬件系统 | 第17-21页 |
| ·概述 | 第17页 |
| ·气路机构 | 第17-19页 |
| ·电路部分 | 第19-21页 |
| ·实验步骤 | 第21-22页 |
| 第三章 模式识别技术 | 第22-34页 |
| ·模式识别技术概述 | 第22-23页 |
| ·数据集构建及预处理 | 第23-25页 |
| ·数据集构建 | 第23页 |
| ·数据处理 | 第23-25页 |
| ·模式识别方法 | 第25-34页 |
| ·主成分分析 | 第25-28页 |
| ·人工神经网络概述 | 第28-29页 |
| ·前馈神经网络 | 第29-32页 |
| ·BP神经网络设计规则 | 第32-34页 |
| 第四章 仿真实验 | 第34-48页 |
| ·肉类样本实验数据分析 | 第34-41页 |
| ·主成分分析结果 | 第35-38页 |
| ·BP网络辨识结果 | 第38-41页 |
| ·水产类样本实验数据分析 | 第41-45页 |
| ·主成分分析结果 | 第42-43页 |
| ·BP网络辨识结果 | 第43-45页 |
| ·果蔬类样本实验数据分析 | 第45-48页 |
| ·主成分分析结果 | 第46页 |
| ·BP网络辨识结果 | 第46-48页 |
| 第五章 应用程序的设计与开发 | 第48-62页 |
| ·PC 机软件 | 第48-58页 |
| ·总体框架与需求分析 | 第49-54页 |
| ·概要设计 | 第54-55页 |
| ·主要流程图 | 第55-58页 |
| ·嵌入式系统软件 | 第58-62页 |
| 第六章 总结与展望 | 第62-63页 |
| ·总结 | 第62页 |
| ·展望 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 附录A 应用程序界面和系统样机 | 第68-69页 |
| 附录B 发表的学术论文和参加的科研项目 | 第69-72页 |
