1、202x仿生嗅觉原理、系统及应用(骆德汉著)演讲人202x-11-1101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041.4.1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嗅觉传感3.1仿生嗅觉传感器3.
2、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013.1.1金属氧化物半导体传感器023.1.2导电聚合物传感器033.1.3质量型气敏传感器043.1.4化学电容型传感器053.1.5电位型气敏传感器063.1.6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4.4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
3、气味的采样4.1.2扩散采样法024.1.1顶空采样法014.1.3渗透采样法034.1.4起泡式采样法044.1.5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4.4.2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034.5.1漂移现
4、象及漂移的物理原因014.5.4漂移补偿044.5.2传感器漂移举例0206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.CN5.2气味信息的预处理025.5聚类分析055.1气味信息的特征选择与提取015.4独立成分分析045.3主成分分析035.6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5.1气味信息的特征选择与提取5.1.1特征选择15.1.2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
5、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15.7.1原理及算法描述25.7.2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026.2.1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036.3.1遗传神经网络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6.3.2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.
6、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18.2.1焙烤食品气味的信息获取28.2.2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18.3.2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18.5.2卷烟等级识别210参考文献参考文献感 谢 聆 听
