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1、202x,仿生嗅觉原理、系统及应用(骆德汉著),演讲人,202x-11-11,01,前言,前言,02,第一章概述,第一章概述,01,1.1引言,02,1.2仿生嗅觉的发展历程,03,1.3仿生嗅觉的应用领域,04,1.4.1传感器技术1.4.2嗅觉神经芯片1.4.3气味数字化、重现及网络化传输,1.4仿生嗅觉的技术展望,03,第二章仿生嗅觉原理,2.1仿生嗅觉的生理学基础 2.1.1人体嗅觉生理结构2.1.2嗅觉的形成过程2.2仿生嗅觉系统的结构、理论与技术 2.2.1仿生嗅觉基本结构2.2.2仿生嗅觉理论基础2.2.3仿生嗅觉技术基础,第二章仿生嗅觉原理,04,第三章仿生嗅觉传感,第三章仿生
2、嗅觉传感,3.1仿生嗅觉传感器3.2仿生嗅觉传感器阵列,第三章仿生嗅觉传感,3.1仿生嗅觉传感器,01,3.1.1金属氧化物半导体传感器,02,3.1.2导电聚合物传感器,03,3.1.3质量型气敏传感器,04,3.1.4化学电容型传感器,05,3.1.5电位型气敏传感器,06,3.1.6其他气敏传感器,第三章仿生嗅觉传感,3.2仿生嗅觉传感器阵列,3.2.1仿生嗅觉传感器的选型原则,3.2.2传感器阵列构造的基本准则,3.2.3阵列的响应模型,05,第四章仿生嗅觉系统采样方法以及信号调理,第四章仿生嗅觉系统采样方法以及信号调理,4.1气味的采样4.2气味的预浓缩处理4.3接口电路及信号处理4
3、.4信号预处理4.5传感器漂移及补偿,第四章仿生嗅觉系统采样方法以及信号调理,4.1气味的采样,4.1.2扩散采样法,02,4.1.1顶空采样法,01,4.1.3渗透采样法,03,4.1.4起泡式采样法,04,4.1.5采样袋方法,05,第四章仿生嗅觉系统采样方法以及信号调理,4.2气味的预浓缩处理,4.2.2去湿处理,4.2.3使用预浓缩管提高选择性,4.2.1预浓缩装置,第四章仿生嗅觉系统采样方法以及信号调理,4.3接口电路及信号处理,4.3.1接口电路,4.3.2信号放大电路,4.3.3a/d转换电路,第四章仿生嗅觉系统采样方法以及信号调理,4.4信号预处理,4.4.1基线处理,4.4.
4、2压缩处理,4.4.3标准化处理,第四章仿生嗅觉系统采样方法以及信号调理,4.5传感器漂移及补偿,4.5.3模型构建策略,03,4.5.1漂移现象及漂移的物理原因,01,4.5.4漂移补偿,04,4.5.2传感器漂移举例,02,06,第五章仿生嗅觉系统气味信息统计学分析,第五章仿生嗅觉系统气味信息统计学分析,M.94275.CN,5.2气味信息的预处理,02,5.5聚类分析,05,5.1气味信息的特征选择与提取,01,5.4独立成分分析,04,5.3主成分分析,03,5.6线性判别分析,06,第五章仿生嗅觉系统气味信息统计学分析,5.7支持向量机分析,第五章仿生嗅觉系统气味信息统计学分析,5.
5、1气味信息的特征选择与提取,5.1.1特征选择,1,5.1.2特征提取,2,第五章仿生嗅觉系统气味信息统计学分析,5.6线性判别分析,5.6.1fisher鉴别准则,5.6.2最大散度差鉴别准则,5.6.3其他线性分析简述,第五章仿生嗅觉系统气味信息统计学分析,5.7支持向量机分析,1,5.7.1原理及算法描述,2,5.7.2核函数及模型选择,07,第六章仿生嗅觉系统人工神经网络分析,第六章仿生嗅觉系统人工神经网络分析,01,6.1神经网络模型,02,6.2.1反向传播神经网络结构6.2.2bp学习算法6.2.2BP学习算法,6.2反向传播多层前馈神经网络,03,6.3.1遗传神经网络6.3.
6、2径向基函数神经网络6.3.3概率神经网络pnn6.3.4竞争特征映射神经网络6.3.2径向基函数神经网络6.3.3概率神经网络PNN6.3.4竞争特征映射神经网络,6.3其他神经网络,08,第七章常见商用仿生嗅觉系统,第七章常见商用仿生嗅觉系统,7.1德国airsense公司pen系列电子鼻,7.2cyranose320便携式电子鼻,7.3法国alphamos公司fox系列电子鼻,44%,21%,15%,7.2.1cyranose320的简介7.2.2cyranose320的工作原理7.2.2Cyranose320的工作原理,7.1.1pen3的系统构成及检测原理7.1.2科研组开发的分析与
7、处理系统7.1.2科研组开发的分析与处理系统,09,第八章仿生嗅觉系统的应用,第八章仿生嗅觉系统的应用,8.1在中药（材）识别中的应用8.2在焙烤食品工业中的应用8.3在水产品中的应用8.4在精细化工业中的应用8.5在卷烟行业中的应用,第八章仿生嗅觉系统的应用,8.1在中药（材）识别中的应用,8.1.3中成药百草油质量分析,8.1.2道地中药材鉴别,8.1.1中药材种类识别,第八章仿生嗅觉系统的应用,8.2在焙烤食品工业中的应用,1,8.2.1焙烤食品气味的信息获取,2,8.2.2广式焙烤食品的质量评判,第八章仿生嗅觉系统的应用,8.3在水产品中的应用,8.3.1鱼类识别,1,8.3.2鱼的新鲜度估计,2,第八章仿生嗅觉系统的应用,8.5在卷烟行业中的应用,8.5.1卷烟品牌识别,1,8.5.2卷烟等级识别,2,10,参考文献,参考文献,感谢聆听,
