基于可视化阵列传感器的气体检测模式识别研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| ·引言 | 第8页 |
| ·气体传感器研究现状 | 第8-10页 |
| ·气体检测的模式识别研究现状 | 第10-12页 |
| ·本文研究的意义和内容 | 第12-13页 |
| ·课题学术及实用意义 | 第12页 |
| ·本文的研究内容 | 第12-13页 |
| 2 模式识别基本理论 | 第13-26页 |
| ·模式识别方法简介 | 第13-14页 |
| ·基于统计的模式识别 | 第14-16页 |
| ·聚类分析（CA）法 | 第14-15页 |
| ·主成分分析法 | 第15-16页 |
| ·基于人工神经网络的模式识别 | 第16-25页 |
| ·人工神经网络模型 | 第17-19页 |
| ·人工神经网络分类 | 第19-20页 |
| ·BP 神经网络 | 第20-23页 |
| ·RBF 神经网络 | 第23-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 3 可视化阵列传感器检测系统的构建 | 第26-37页 |
| ·可视化阵列用于气体检测的原理 | 第26-27页 |
| ·气体检测系统装置构建 | 第27-28页 |
| ·系统用于气体检测的实验方法 | 第28-29页 |
| ·气体的光谱信号值提取 | 第29-36页 |
| ·光谱信号采集 | 第29-30页 |
| ·光谱信号预处理 | 第30-31页 |
| ·敏感单元颜色提取 | 第31-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 4 数据库的建立 | 第37-48页 |
| ·检测中的干扰处理 | 第37-42页 |
| ·数据库的建立 | 第42-47页 |
| ·Access 数据库 | 第42-44页 |
| ·数据库设计 | 第44-45页 |
| ·对数据库的操作 | 第45页 |
| ·数据库的实现 | 第45-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 5 基于可视化阵列传感器的气体检测识别 | 第48-60页 |
| ·气体定性识别 | 第48-51页 |
| ·气体定量识别 | 第51-59页 |
| ·CA 方法用于气体定量识别 | 第51-52页 |
| ·BP 神经网络用于气体定量识别 | 第52-55页 |
| ·RBF 神经网络用于气体定量识别 | 第55-59页 |
| ·方法比较 | 第59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 6 总结和展望 | 第60-62页 |
| ·全文总结 | 第60页 |
| ·展望 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-68页 |
| 附录 | 第68页 |
| A．作者在攻读硕士期间发表的论文目录 | 第68页 |
