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基于RBF人工神经网络的SAW气体传感器检测系统的实验研究

缩略语表第4-6页
Abstract第6-7页
摘要第8-10页
第一章 前言第10-16页
    1.1 选题缘由及研究意义第10-11页
    1.2 研究背景第11-15页
    1.3 本课题研究内容及方法第15-16页
第二章 SAW 传感器的制备及应用三种成膜方法对氨气丙酮的敏感性研究第16-41页
    2.1 SAW 传感器的制备及磁控溅射法(ZnO)成膜的气敏性研究第16-21页
    2.2 静电纺丝法(PVA)成膜于 SAW 传感器的气敏性研究第21-25页
    2.3 旋涂法(P4VP、PPy)成膜于 SAW 气体传感器的气敏性研究第25-41页
第三章 模式识别技术应用于 SAW 传感器气体检测的研究第41-52页
    3.1 材料方法第41-43页
    3.2 结果讨论第43-50页
    3.3 小结第50-52页
全文总结与展望第52-53页
参考文献第53-58页
文献综述第58-72页
    参考文献第68-72页
课题阶段取得的研究成果第72-73页
致谢第73页

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