| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 电子鼻系统概述 | 第9-12页 |
| 1.1.1 气体传感器阵列 | 第9-10页 |
| 1.1.2 信号预处理单元 | 第10-11页 |
| 1.1.3 模式识别单元 | 第11页 |
| 1.1.4 电子鼻工作原理 | 第11-12页 |
| 1.2 电子鼻在医疗诊断中的发展与研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.1 电子鼻在细菌检测以及伤口感染检测中的发展与研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 电子鼻在疾病检测中的发展与研究现状 | 第13页 |
| 1.3 电子鼻信号处理技术的发展与研究现状 | 第13-15页 |
| 1.4 论文研究意义及结构安排 | 第15-17页 |
| 1.4.1 论文研究意义 | 第15-16页 |
| 1.4.2 论文结构安排 | 第16-17页 |
| 2 伤口感染检测电子鼻系统 | 第17-27页 |
| 2.1 伤口感染电子鼻检测原理 | 第17-18页 |
| 2.2 伤口感染检测电子鼻传感器阵列构建 | 第18-20页 |
| 2.2.1 伤口感染挥发标志物及分类 | 第18页 |
| 2.2.2 气体传感器阵列构建 | 第18-20页 |
| 2.3 实验装置以及实验过程 | 第20-22页 |
| 2.4 传感器响应曲线示例 | 第22-24页 |
| 2.5 伤口感染检测电子鼻总体算法 | 第24-25页 |
| 2.6 本章小结 | 第25-27页 |
| 3 伤口感染检测电子鼻混合特征矩阵构建 | 第27-39页 |
| 3.1 基于时间域的电子鼻特征提取方法 | 第27-29页 |
| 3.2 基于变换域的电子鼻特征提取方法 | 第29-34页 |
| 3.2.1 基于傅里叶变换的电子鼻特征提取方法 | 第30页 |
| 3.2.2 基于小波变换的电子鼻特征提取方法 | 第30-34页 |
| 3.3 电子鼻混合特征矩阵构建 | 第34-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-39页 |
| 4 基于 BQPSO 算法的伤口感染检测电子鼻特征选择 | 第39-57页 |
| 4.1 粒子群优化算法简介 | 第39-50页 |
| 4.1.1 粒子群优化算法基本原理 | 第39-41页 |
| 4.1.2 量子粒子群优化算法 | 第41-48页 |
| 4.1.3 离散量子粒子群优化算法 | 第48-50页 |
| 4.2 伤口感染检测电子鼻的特征选择 | 第50-55页 |
| 4.2.1 常见传感器特征选择方法 | 第50-52页 |
| 4.2.2 基于 BQPSO 算法的二分类特征选择模型 | 第52-55页 |
| 4.3 本章小结 | 第55-57页 |
| 5 基于 QPSO 算法的特征矩阵优化与模式识别 | 第57-67页 |
| 5.1 基于 QPSO 算法的混合特征子集优化 | 第57-58页 |
| 5.2 基于 QPSO 算法的特征子集与 RBF 网络参数同步优化 | 第58-62页 |
| 5.2.1 粒子设计 | 第58-59页 |
| 5.2.2 QPSO 参数及适应度函数设置 | 第59页 |
| 5.2.3 总体实验流程 | 第59-62页 |
| 5.3 对比与分析 | 第62-65页 |
| 5.4 本章小结 | 第65-67页 |
| 6 总结与展望 | 第67-69页 |
| 6.1 论文主要研究内容及成果 | 第67页 |
| 6.2 伤口感染检测电子鼻展望 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-77页 |
| 附录 | 第77页 |
| A 作者在攻读学位期间发表及录用的论文目录 | 第77页 |
| B 作者在攻读学位期间发表的专利 | 第77页 |
| C 作者在攻读学位期间参与的科研项目 | 第77页 |
