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空气质量监测电子鼻传感器长期漂移研究 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第3-4页 | | ABSTRACT | 第4-5页 | | 1 绪论 | 第8-16页 | | 1.1 电子鼻技术概述 | 第8-9页 | | 1.2 电子鼻技术与空气质量监测 | 第9-11页 | | 1.2.1 空气质量监测现状及检测方法 | 第9-10页 | | 1.2.2 电子鼻技术在空气质量监测方面的应用 | 第10-11页 | | 1.3 电子鼻中的传感器漂移问题 | 第11-14页 | | 1.3.1 传感器漂移的概念及产生原因 | 第11-12页 | | 1.3.2 传感器漂移问题的研究现状 | 第12-14页 | | 1.4 论文的主要内容及安排 | 第14-16页 | | 2 空气质量监测电子鼻系统 | 第16-28页 | | 2.1 系统模块的构成 | 第16-17页 | | 2.2 系统中的传感器阵列 | 第17-19页 | | 2.2.1 系统中传感器阵列的组成 | 第17页 | | 2.2.2 系统中传感器的工作电路 | 第17-19页 | | 2.3 系统算法简介 | 第19-23页 | | 2.3.1 数据预处理 | 第19-22页 | | 2.3.2 模式识别 | 第22-23页 | | 2.4 传感器长期漂移数据采集实验 | 第23-27页 | | 2.4.1 基线数据 | 第23-24页 | | 2.4.2 甲醛响应数据 | 第24-27页 | | 2.5 本章小结 | 第27-28页 | | 3 基于规律预测思想的漂移补偿 | 第28-46页 | | 3.1 理论基础 | 第28-37页 | | 3.1.1 支持向量回归机 | 第28-32页 | | 3.1.2 鲁棒加权最小二乘算法 | 第32-33页 | | 3.1.3 粒子群算法 | 第33-36页 | | 3.1.4 成分校正 | 第36-37页 | | 3.2 基于预测网络的漂移补偿算法 | 第37-42页 | | 3.2.1 漂移规律分析 | 第37-40页 | | 3.2.2 漂移补偿模型 | 第40-42页 | | 3.3 算法应用及性能评价 | 第42-44页 | | 3.4 本章小结 | 第44-46页 | | 4 基于自适应思想的漂移补偿 | 第46-66页 | | 4.1 理论基础 | 第46-55页 | | 4.1.1 自适应协方差矩阵进化策略 | 第46-51页 | | 4.1.2 独立分量分析 | 第51-54页 | | 4.1.3 马氏距离 | 第54-55页 | | 4.2 基于 CMA-ES 的自适应线性补偿算法 | 第55-56页 | | 4.3 算法应用及性能评价 | 第56-64页 | | 4.3.1 基线漂移校正 | 第56-59页 | | 4.3.2 浓度预测精度的补偿 | 第59-64页 | | 4.4 本章小结 | 第64-66页 | | 5 实验验证及分析 | 第66-72页 | | 5.1 实验方案及步骤 | 第66-68页 | | 5.2 实验结果分析 | 第68-71页 | | 5.3 本章小结 | 第71-72页 | | 6 总结与展望 | 第72-74页 | | 6.1 主要研究内容及成果 | 第72-73页 | | 6.2 今后工作的展望 | 第73-74页 | | 致谢 | 第74-76页 | | 参考文献 | 第76-80页 | | 附录 | 第80-82页 | | A. 作者在攻读学位期间发表的论文目录 | 第80页 | | B. 作者在攻读学位期间参加的项目 | 第80页 | | C. 作者在攻读硕士学位期间申请的专利 | 第80-81页 | | D. 论文中的实验数据及程序清单 | 第81-82页 |
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论文编号BS3601662，这篇论文共82页
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