机器嗅觉技术理论及应用

第一章 机器嗅觉的概念、发展综述
第一节 基本概念
第二节 发展历史和现状
第二章 机器嗅觉的硬件构成及采样实验
第一节 气路
第二节 气体传感器及电路
第三节 数据采集卡
第四节 电脑端界面
第五节 气体采样实验
第三章 特征提取
第一节 初级特征提取
第二节 第二级特征提取
第四章 分类器
第一节 BP神经网络
第二节 RBF神经网络
第三节 支持向量机
第五章 优化算法
第一节 群体优化算法概述
第二节 粒子群优化算法
第三节 标准粒子群优化算法
第四节 量子粒子群优化算法
第五节 改进的量子粒子群优化算法
第六节 磷虾群优化算法
第六章 机器嗅觉在低浓度气体中的运用
第一节 低浓度气体样本的制备
第二节 低浓度气体的重要性
第三节 特征提取算法的选取
第四节 实验步骤
第七章 有标签训练样本少的解决方案
第一节 半监督学习
第二节 迁移学习
第三节 主动学习
……
第八章 深度学习在机器嗅觉中的应用
第九章 宽度学习在机器嗅觉中的应用
第十章 基于嵌入式平台的机器嗅觉解决方案
参考文献