| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 符号说明 | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 选题意义及课题研究背景 | 第12-14页 |
| 1.2 课题国内外研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 论文研究内容和意义 | 第16-18页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第18-20页 |
| 第二章 太赫兹指纹吸收光谱与神经网络识别 | 第20-32页 |
| 2.1 综述 | 第20页 |
| 2.2 太赫兹的产生与检测 | 第20-22页 |
| 2.3 毒品的太赫兹光谱分析 | 第22-23页 |
| 2.4 神经网络识别技术 | 第23-30页 |
| 2.4.1 RBF神经网络技术 | 第25-26页 |
| 2.4.2 SVM神经网络技术 | 第26-28页 |
| 2.4.3 RBM神经网络技术 | 第28-30页 |
| 2.5 Web Service技术 | 第30-32页 |
| 第三章 利用RBF与SVM神经网络识别毒品太赫兹指纹光谱 | 第32-48页 |
| 3.1 综述 | 第32页 |
| 3.2 从各论文中提取太赫兹指纹光谱图片并作图像处理 | 第32-35页 |
| 3.3 小波变换预处理进行特征提取 | 第35-39页 |
| 3.4 RBF神经网络识别毒品太赫兹指纹吸收光谱 | 第39-41页 |
| 3.5 SVM神经网络识别毒品太赫兹指纹吸收光谱 | 第41-48页 |
| 第四章 RBM神经网络识别毒品太赫兹指纹光谱 | 第48-58页 |
| 4.1 综述 | 第48页 |
| 4.2 训练与识别样本的选择及特征提取 | 第48-52页 |
| 4.3 构造RBM分类器 | 第52-53页 |
| 4.4 RBM分类器识别毒品太赫兹指纹光谱 | 第53-58页 |
| 4.4.1 Matlab仿真MA与MDA分类问题 | 第53-54页 |
| 4.4.2 Matlab仿真MDA与MDMA分类问题 | 第54-55页 |
| 4.4.3 Matlab仿真MA与MDMA分类问题 | 第55-56页 |
| 4.4.4 一次性对于MA,MDA,MDMA进行分类 | 第56-58页 |
| 第五章 基于太赫兹时域光谱技术的毒品识别平台搭建 | 第58-64页 |
| 5.1 综述 | 第58页 |
| 5.2 Matlab编写识别小程序 | 第58-61页 |
| 5.3 识别过程发布为Web Service | 第61-64页 |
| 第六章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 6.1 本文研究内容及创新点总结 | 第64-65页 |
| 6.2 下一步工作展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-72页 |
| 致谢 | 第72页 |
