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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于表达学习的电子鼻干扰检测算法研究
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基于表达学习的电子鼻干扰检测算法研究
 
     论文目录
 
中文摘要第3-5页
英文摘要第5-6页
1 绪论第9-17页
    1.1 人工嗅觉系统——电子鼻第9-11页
    1.2 电子鼻系统国内外研究现状第11-14页
    1.3 电子鼻干扰检测难点分析第14页
    1.4 本文研究内容及创新之处第14-17页
2 空气质量监测电子鼻系统及实验平台第17-21页
    2.1 空气质量监测电子鼻系统结构第17-18页
    2.2 实验平台第18-19页
    2.3 实验数据采集第19-20页
    2.4 本章小结第20-21页
3 电子鼻涉及的相关算法介绍第21-27页
    3.1 信号预处理第21-22页
    3.2 模式识别算法第22-26页
        3.2.1 基于多元欧氏距离的样本子集选择算法第22页
        3.2.2 k-近邻法第22页
        3.2.3 局部保持投影第22-23页
        3.2.4 稀疏表示分类第23-24页
        3.2.5 支持向量机第24-25页
        3.2.6 超限学习机第25-26页
    3.3 本章小结第26-27页
4 基于超限学习自表达的干扰检测模型第27-39页
    4.1 主要思想第27页
    4.2 基于超限学习自表达的干扰检测模型第27-31页
        4.2.1 超限学习自表达过程第28-30页
        4.2.2 干扰检测过程第30-31页
    4.3 实验数据集描述第31-33页
    4.4 实验结果分析与比较第33-38页
        4.4.1 数据集1的干扰检测结果第33-37页
        4.4.2 数据集2的干扰检测结果第37页
        4.4.3 数据集3的干扰检测结果第37-38页
    4.5 本章小结第38-39页
5 基于一类局部表达的干扰检测模型第39-49页
    5.1 主要思想第39页
    5.2 基于一类局部表达的干扰检测模型第39-41页
        5.2.1 一类局部表达过程第39-40页
        5.2.2 干扰检测过程第40-41页
    5.3 模型求解过程第41-44页
    5.4 实验结果分析与比较第44-48页
    5.5 本章小结第48-49页
6 基于局部表达系数分类的干扰检测模型第49-53页
    6.1 主要思想第49-50页
    6.2 基于局部表达系数支持向量分类的干扰检测模型第50页
    6.3 实验结果分析与比较第50-51页
    6.4 本章小结第51-53页
7 基于特定目标类表达的干扰检测模型第53-61页
    7.1 主要思想第53-54页
    7.2 基于特定目标类表达的干扰检测模型第54-55页
        7.2.1 特定目标类表达过程第54页
        7.2.2 干扰检测过程第54-55页
    7.3 模型求解过程第55-57页
    7.4 实验结果分析与比较第57-58页
    7.5 本章小结第58-61页
8 总结与展望第61-63页
    8.1 论文成果总结第61-62页
    8.2 存在的问题和工作展望第62-63页
致谢第63-65页
参考文献第65-71页
附录第71页
    A作者在攻读学位期间发表的论文目录第71页
    B作者在攻读学位期间申请的专利第71页
    C作者在攻读学位期间参与的竞赛第71页

 
 
论文编号BS4054925,这篇论文共71
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