| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 引言 | 第9-10页 |
| 1 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 论文的主要工作 | 第12-14页 |
| 2 配气与测试系统 | 第14-20页 |
| 2.1 配气方法 | 第14-15页 |
| 2.1.1 配气原理 | 第14-15页 |
| 2.1.2 实验所需气氛 | 第15页 |
| 2.2 配气系统设计与操作 | 第15-17页 |
| 2.2.1 LabVIEW 控制流量计配气 | 第15-16页 |
| 2.2.2 实验配气系统 | 第16-17页 |
| 2.3 测试装置 | 第17-19页 |
| 2.4 本章小结 | 第19-20页 |
| 3 传感器阵列制备 | 第20-27页 |
| 3.1 气体传感器 | 第20-21页 |
| 3.2 传感器选取原则 | 第21页 |
| 3.3 传感器阵列选取 | 第21-26页 |
| 3.3.1 氧气传感器 O_2-A2 特性 | 第22-23页 |
| 3.3.2 二氧化氮传感器 NO_2-AE 特性 | 第23-24页 |
| 3.3.3 二氧化碳传感器 TGS4160 特性 | 第24-25页 |
| 3.3.4 一氧化碳传感器 TGS2201 特性 | 第25-26页 |
| 3.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 4 信号预处理与采集系统 | 第27-37页 |
| 4.1 信号预处理电路 | 第27-32页 |
| 4.1.1 氧气传感器 O_2-A2 电路 | 第28-29页 |
| 4.1.2 二氧化氮传感器 NO_2-AE 电路 | 第29-30页 |
| 4.1.3 二氧化碳气传感器 TGS4160 电路 | 第30-31页 |
| 4.1.4 二氧化碳气传感器 TGS2201 电路 | 第31-32页 |
| 4.2 数据采集系统 | 第32-35页 |
| 4.2.1 数据采集基本概念 | 第32页 |
| 4.2.2 采集设备 | 第32-34页 |
| 4.2.3 数据采集软件 | 第34-35页 |
| 4.3 本章小结 | 第35-37页 |
| 5 模式识别与 BP 神经网络 | 第37-45页 |
| 5.1 模式识别 | 第37页 |
| 5.2 人工神经网络 | 第37-38页 |
| 5.3 BP 神经网络 | 第38-43页 |
| 5.4 BP 神经网络的 MATLAB 实现 | 第43-44页 |
| 5.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 6 实验测试及结果 | 第45-54页 |
| 6.1 实验简介 | 第45页 |
| 6.2 实验过程 | 第45-46页 |
| 6.3 交叉敏感性测试 | 第46-47页 |
| 6.4 实验结果与分析 | 第47-52页 |
| 6.4.1 隐藏层神经元数调整 | 第47-49页 |
| 6.4.2 学习速率调整 | 第49页 |
| 6.4.3 隐藏层个数调整 | 第49-50页 |
| 6.4.4 实验结果 | 第50-52页 |
| 6.5 本章小结 | 第52-54页 |
| 7 结论 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 在学研究成果 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59页 |