面向环境感知的机器嗅觉系统——气体检测电子鼻及其模式识别技术与应用 | 博士后文库

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• 第1章主要概述了机器嗅觉的研究背景、意义以及主要内容。
• 第2章以本书作者实际搭建的低浓度气体检测电子鼻系统为例，给出电子鼻系统分析和设计方法，使读者能够对电子鼻配气系统、腔体结构、传感器阵列、数据采集模块、交互软件模块等电子鼻仪器设计有深入的认识。
• 第3章着重介绍电子鼻核心器件即传感器的关键技术，包含响应特性、数据预处理和特征提取等工作，为后续的电子鼻模式识别算法研究打下基础。
• 第4章针对嗅觉传感器阵列的噪声干扰和复杂动态特征问题，提出了一种基于多特征融合和增强卷积神经网络的机器嗅觉模式识别方法。
• 第5章进一步针对嗅觉传感器性能退化引起的漂移问题，提出了多种不同的深度学习算法框架来降低或抑制电子鼻长期漂移，并通过公开数据集和实际数据集进行了对比测试，这些方法为利用先进模式识别方法来改进现有机器嗅觉系统性能提供了思路。
• 第6章根据一种实际中存在的机器人视觉和嗅觉感知场景，对移动机器人地面污迹识别应用进行了研究，通过利用机器嗅觉来增强或弥补视觉感知的不足，搭建了机器人的视嗅融合感知系统，提出一种改进移动机器人地面污迹识别性能的视嗅融合感知模型，并通过静态和动态实验对比，对所提方法有效性进行了验证。

本书的研究内容来源于中国博士后基金项目（2018m632292）“面向环境监察的机器嗅觉及电子鼻技术研究”、国家自然科学基金项目（82061138004）“通过呼气分析快速准确检测covid 新技术研究”和安徽省重大科技专项（202103a07020014）“基于新型仿生鼻技术的新一代网格化环境检测技术”的支持。

（本文编辑：刘四旦）