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第一章 概述1

1. 1引言1

1.2仿生嗅觉的发展历程2

1.3仿生嗅觉的应用领域3

1.4仿生嗅觉的技术展望5

1.4. 1传感器技术5

1.4. 2嗅觉神经芯片6

1.4.3气味数字化、重现及网络化传输8

第二章 仿生嗅觉原理11

2. 1仿生嗅觉的生理学基础11

2. 1. 1人体嗅觉生理结构11

2. 1.2嗅觉的形成过程13

2.2仿生嗅觉系统的结构、理论与技术15

2.2. 1仿生嗅觉基本结构15

2.2.2仿生嗅觉理论基础16

2.2.3仿生嗅觉技术基础18

第三章 仿生嗅觉传感21

3.1仿生嗅觉传感器21

3.1.1金属氧化物半导体传感器21

3.1.2导电聚合物传感器25

3.1.3质量型气敏传感器28

3.1.4化学电容型传感器31

3.1.5电位型气敏传感器32

3.1.6其他气敏传感器34

3.2仿生嗅觉传感器阵列35

3.2. 1仿生嗅觉传感器的选型原则35

3.2.2传感器阵列构造的基本准则36

3. 2.3阵列的响应模型38

第四章 仿生嗅觉系统采样方法以及信号调理41

4. 1气味的采样41

4. 1.1顶空采样法41

4.1.2扩散采样法44

4.1.3渗透采样法45

4. 1.4起泡式采样法46

4. 1. 5采样袋方法47

4. 2气味的预浓缩处理48

4.2. 1预浓缩装置48

4. 2. 2去湿处理49

4. 2.3使用预浓缩管提高选择性49

4. 3接口电路及信号处理50

4.3. 1接口电路50

4.3.2信号放大电路61

4. 3. 3 A/D转换电路65

4. 4信号预处理70

4.4. 1基线处理71

4.4.2压缩处理71

4.4. 3标准化处理72

4.5传感器漂移及补偿75

4.5. 1漂移现象及漂移的物理原因75

4. 5. 2传感器漂移举例77

4.5.3模型构建策略79

4.5.4漂移补偿81

第五章 仿生嗅觉系统气味信息统计学分析87

5. 1气味信息的特征选择与提取88

5. 1. 1特征选择88

5. 1. 2特征提取90

5.2气味信息的预处理91

5. 3主成分分析92

5. 4独立成分分析95

5. 5聚类分析96

5. 6线性判别分析99

5.6.1 Fisher鉴别准则99

5.6.2最大散度差鉴别准则101

5.6. 3其他线性分析简述102

5. 7支持向量机分析103

5.7. 1原理及算法描述103

5.7.2核函数及模型选择105

第六章 仿生嗅觉系统人工神经网络分析108

6. 1神经网络模型108

6.2反向传播多层前馈神经网络112

6.2. 1反向传播神经网络结构112

6. 2. 2 BP学习算法113

6.3其他神经网络116

6.3.1遗传神经网络116

6.3.2径向基函数神经网络124

6.3.3概率神经网络PNN126

6.3.4竞争特征映射神经网络127

第七章 常见商用仿生嗅觉系统129

7. 1德国AIRSENSE公司PEN系列电子鼻129

7. 1. 1 PEN3的系统构成及检测原理129

7.1.2科研组开发的分析与处理系统136

7. 2 Cyranose 320便携式电子鼻138

7. 2. 1 Cyranose 320的简介138

7. 2. 2 Cyranose 320的工作原理140

7. 3法国Alpha MOS公司FOX系列电子鼻142

第八章 仿生嗅觉系统的应用145

8.1在中药（材）识别中的应用145

8.1.1中药材种类识别146

8.1.2道地中药材鉴别153

8.1.3中成药百草油质量分析159

8.2在焙烤食品工业中的应用162

8.2. 1焙烤食品气味的信息获取163

8.2.2广式焙烤食品的质量评判167

8.3在水产品中的应用181

8. 3. 1鱼类识别181

8.3.2鱼的新鲜度估计183

8.4在精细化工业中的应用187

8. 5在卷烟行业中的应用191

8.5.1卷烟品牌识别191

8. 5. 2卷烟等级识别195

参考文献205