| 提要 | 第1-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-30页 |
| ·关于仿生学 | 第10-14页 |
| ·仿生学及发展 | 第10-11页 |
| ·仿生学研究内容 | 第11-14页 |
| ·食品安全现状 | 第14-17页 |
| ·食品安全的特点 | 第14-15页 |
| ·国际食品安全现状 | 第15页 |
| ·我国食品安全现状 | 第15-16页 |
| ·我国食品检测研究现状 | 第16-17页 |
| ·食品检测技术现状 | 第17-20页 |
| ·主观检测 | 第17页 |
| ·客观检测 | 第17-20页 |
| ·仿生技术在食品检测中的应用 | 第20-28页 |
| ·计算机视觉技术在食品检测中的应用 | 第20-21页 |
| ·电子舌在食品检测中的应用 | 第21-24页 |
| ·电子鼻在食品检测中的应用 | 第24-28页 |
| ·本论文的主要研究内容 | 第28页 |
| ·论文研究的创新点 | 第28-30页 |
| 第二章 仿生电子鼻气体流道设计 | 第30-46页 |
| ·嗅觉理论 | 第30-32页 |
| ·传统理论 | 第30页 |
| ·现代理论 | 第30-32页 |
| ·鼻流道结构的仿生设计 | 第32-44页 |
| ·人和狗鼻腔的结构特点 | 第32-35页 |
| ·人和狗鼻腔结构对嗅觉仿生的启示 | 第35-37页 |
| ·气体流向控制 | 第37-38页 |
| ·气体流速调节 | 第38-42页 |
| ·气体传感器的布置 | 第42页 |
| ·气体传感器阵列数学模型 | 第42-44页 |
| ·本章小结 | 第44-46页 |
| 第三章 仿生电子鼻电路设计 | 第46-66页 |
| ·系统设计 | 第46-47页 |
| ·试验设备 | 第47-56页 |
| ·气体传感器 | 第47-51页 |
| ·信号过滤（滤波）电路 | 第51-52页 |
| ·信号放大电路 | 第52-54页 |
| ·MP420 型模拟/数字转换器 | 第54-56页 |
| ·开关电源 | 第56页 |
| ·电路设计 | 第56-63页 |
| ·气体传感器测试电路设计 | 第56-59页 |
| ·放大电路 | 第59-60页 |
| ·滤波电路 | 第60-62页 |
| ·调零电路设计原理 | 第62-63页 |
| ·模拟/数字转换器电路原理 | 第63页 |
| ·自行设计电路部分 | 第63-64页 |
| ·本章小结 | 第64-66页 |
| 第四章 仿生电子鼻系统软件设计 | 第66-76页 |
| ·设计用软件及特点 | 第66-67页 |
| ·Matlab | 第66页 |
| ·Microsoft Visual C++ 6.0 | 第66-67页 |
| ·设计要点 | 第67-74页 |
| ·Visual C++语言设计要点 | 第67-70页 |
| ·Matlab 设计要点 | 第70-72页 |
| ·VC++和Matlab 混合编程的要点 | 第72-74页 |
| ·本章小结 | 第74-76页 |
| 第五章 仿生电子鼻系统测试试验 | 第76-82页 |
| ·试验环境 | 第76页 |
| ·温湿度环境影响 | 第76-77页 |
| ·湿度控制 | 第77-78页 |
| ·样品制备 | 第78页 |
| ·试验方法 | 第78-80页 |
| ·调整电路初值和放大倍数 | 第78-79页 |
| ·气体传感器准备 | 第79页 |
| ·调整气体传感器阵列 | 第79-80页 |
| ·仿生电子鼻系统试验过程 | 第80页 |
| ·本章小结 | 第80-82页 |
| 第六章 仿生电子鼻数据人工神经网络分析 | 第82-116页 |
| ·模式识别与人工神经网络 | 第82-84页 |
| ·模式与模式识别 | 第82页 |
| ·模式识别方法 | 第82-84页 |
| ·人工神经网络在食品检测中的应用 | 第84-85页 |
| ·水果分级 | 第84页 |
| ·液体食品检测 | 第84-85页 |
| ·其他检测应用 | 第85页 |
| ·人工神经网络简介 | 第85-90页 |
| ·神经网络特点 | 第86-87页 |
| ·人工神经网络 | 第87-89页 |
| ·BP 人工神经网络 | 第89-90页 |
| ·BP 人工神经网络程序实现 | 第90-92页 |
| ·传感器阵列一数据及处理 | 第92-104页 |
| ·反应曲线及采集点 | 第92-93页 |
| ·气体传感器输出结果分析 | 第93-95页 |
| ·数据归一化 | 第95-96页 |
| ·神经网络训练及输出结果 | 第96-98页 |
| ·神经网络回判和网络应用结果 | 第98-104页 |
| ·传感器阵列二及其数据处理结果 | 第104-111页 |
| ·传感器阵列二的构成 | 第104-105页 |
| ·神经网络训练及输出结果 | 第105-111页 |
| ·两个传感器阵列的比较 | 第111-112页 |
| ·同传统方法对比 | 第112-114页 |
| ·传统方法 | 第112页 |
| ·传统化学方法数据和电子鼻数据比较 | 第112-114页 |
| ·仿生电子鼻系统优势 | 第114页 |
| ·同已有研究比较 | 第114-115页 |
| ·本章小结 | 第115-116页 |
| 第七章 结论与展望 | 第116-120页 |
| ·结论 | 第116-117页 |
| ·展望 | 第117-120页 |
| 参考文献 | 第120-129页 |
| 攻读博士学位期间发表论文及参与科研项目情况 | 第129-130页 |
| 致谢 | 第130-131页 |
| 摘要 | 第131-133页 |
| ABSTRACT | 第133-136页 |
| 导师及作者简介 | 第136-144页 |