面向環境感知的機器嗅覺系統——氣體檢測電子鼻及其模式識別技術與應用 | 博士後文庫

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• 第1章主要概述了機器嗅覺的研究背景、意義以及主要內容。
• 第2章以本書作者實際搭建的低濃度氣體檢測電子鼻系統為例，給出電子鼻系統分析和設計方法，使讀者能夠對電子鼻配氣系統、腔體結構、傳感器陣列、數據採集模塊、交互軟件模塊等電子鼻儀器設計有深入的認識。
• 第3章着重介紹電子鼻核心器件即傳感器的關鍵技術，包含響應特性、數據預處理和特徵提取等工作，為後續的電子鼻模式識別算法研究打下基礎。
• 第4章針對嗅覺傳感器陣列的噪聲干擾和複雜動態特徵問題，提出了一種基於多特徵融合和增強卷積神經網絡的機器嗅覺模式識別方法。
• 第5章進一步針對嗅覺傳感器性能退化引起的漂移問題，提出了多種不同的深度學習算法框架來降低或抑制電子鼻長期漂移，並通過公開數據集和實際數據集進行了對比測試，這些方法為利用先進模式識別方法來改進現有機器嗅覺系統性能提供了思路。
• 第6章根據一種實際中存在的機器人視覺和嗅覺感知場景，對移動機器人地面污跡識別應用進行了研究，通過利用機器嗅覺來增強或彌補視覺感知的不足，搭建了機器人的視嗅融合感知系統，提出一種改進移動機器人地面污跡識別性能的視嗅融合感知模型，並通過靜態和動態實驗對比，對所提方法有效性進行了驗證。

本書的研究內容來源於中國博士後基金項目（2018m632292）“面向環境監察的機器嗅覺及電子鼻技術研究”、國家自然科學基金項目（82061138004）“通過呼氣分析快速準確檢測covid 新技術研究”和安徽省重大科技專項（202103a07020014）“基於新型仿生鼻技術的新一代網格化環境檢測技術”的支持。

（本文編輯：劉四旦）