卟啉气体检测系统气体识别算法的研究与工程应用
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 1. 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 引言 | 第8页 |
| 1.2 卟啉气体检测系统功能概述 | 第8-10页 |
| 1.3 气体种类识别算法现状 | 第10-14页 |
| 1.3.1 现有的气体种类识别算法 | 第10-11页 |
| 1.3.2 PSA 气体检测系统的信号识别问题 | 第11-12页 |
| 1.3.3 粗糙集与神经网络结合 | 第12-14页 |
| 1.4 课题的研究目的和内容 | 第14-16页 |
| 1.4.1 研究目的 | 第14页 |
| 1.4.2 研究意义 | 第14页 |
| 1.4.3 研究内容 | 第14-16页 |
| 2. 基于粗糙集和神经网络的识别算法 | 第16-33页 |
| 2.1 BP 神经网络结构设计 | 第16-18页 |
| 2.2 粗糙集 | 第18-22页 |
| 2.2.1 基本概念 | 第19-20页 |
| 2.2.2 知识的粗糙性和信息熵 | 第20-22页 |
| 2.3 整体算法流程 | 第22-25页 |
| 2.3.1 数据预处理 | 第22-24页 |
| 2.3.2 粗糙集约简 | 第24-25页 |
| 2.3.3 BP 神经网络的训练与识别 | 第25页 |
| 2.4 算法验证 | 第25-32页 |
| 2.4.1 聚类分析的对比验证 | 第25-27页 |
| 2.4.2 BP 神经网络的算法验证 | 第27-29页 |
| 2.4.3 粗糙集约简的算法验证 | 第29-32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 3. 算法在 PC 系统的实现 | 第33-48页 |
| 3.1 编程环境：VC++ | 第33页 |
| 3.2 软件开发流程 | 第33-34页 |
| 3.3 需求分析及框架设计 | 第34-38页 |
| 3.3.1 识别程序设计需求 | 第35-37页 |
| 3.3.2 训练程序设计需求 | 第37-38页 |
| 3.4 算法的实现 | 第38-47页 |
| 3.4.1 代码设计流程 | 第38-39页 |
| 3.4.2 数组与动态内存分配 | 第39页 |
| 3.4.3 识别程序的实现 | 第39-42页 |
| 3.4.4 训练程序的实现 | 第42-46页 |
| 3.4.5 VC++与 MATLAB 混合编程 | 第46-47页 |
| 3.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 4. 算法在嵌入式系统的实现 | 第48-57页 |
| 4.1 嵌入式 Linux 和 Qt 概述 | 第48-49页 |
| 4.2 嵌入式系统软件设计 | 第49-50页 |
| 4.3 程序移植 | 第50-56页 |
| 4.3.1 开发环境的搭建 | 第51-52页 |
| 4.3.2 目标设备程序运行环境的建立 | 第52-53页 |
| 4.3.3 系统开发软件移植 | 第53-56页 |
| 4.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 5. 总结与展望 | 第57-59页 |
| 5.1 全文总结 | 第57-58页 |
| 5.2 展望 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 附录 | 第64-69页 |
| A. 作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录 | 第64页 |
| B. 作者在攻读学位期间参加的科研项目目录 | 第64-65页 |
| C. 识别程序与训练程序各子函数伪码 | 第65-69页 |
