机器嗅觉技术理论及应用

**章 机器嗅觉的概念、发展综述
**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
**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
**节 初级特征提取
第二节 第二级特征提取

第四章 分类器
**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
**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
**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
**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