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工业园区空气检测设备的关键技术研究和原型实现
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工业园区空气检测设备的关键技术研究和原型实现
论文目录
 
摘要第1-5页
abstract第5页
第1章 绪论第8-13页
　　　　1.1 研究背景与意义第8页
　　　　　　　　1.1.1 课题背景第8页
　　　　　　　　1.1.2 意义和目的第8页
　　　　1.2 工业气体检测设备研究现状和趋势第8-9页
　　　　1.3 研究的主要内容和论文结构第9-12页
　　　　　　　　1.3.1 本研究的核心内容第10-11页
　　　　　　　　1.3.2 论文结构第11-12页
　　　　1.4 文章出现的简称符号第12-13页
第2章 传统工业气体检测设备关键技术第13-20页
　　　　2.1 引言第13页
　　　　2.2 电子鼻第13页
　　　　2.3 特征提取与选择第13-17页
　　　　　　　　2.3.1 手工设计特征第13-15页
　　　　　　　　2.3.2 离散小波变换第15-16页
　　　　　　　　2.3.3 主成分分析(PCA)第16-17页
　　　　2.4 基于工业气体检测分类算法第17-19页
　　　　　　　　2.4.1 支持向量机第17-18页
　　　　　　　　2.4.2 最邻近结点算法第18-19页
　　　　2.5 本章小结第19-20页
第3章 红外光学气体检测设备设计第20-30页
　　　　3.1 引言第20-25页
　　　　　　　　3.1.1 红外气体检测概念第20-22页
　　　　　　　　3.1.2 红外气体检测原理第22-24页
　　　　　　　　3.1.3 红外气体检测模型第24-25页
　　　　3.2 红外气体检测设备设计第25-28页
　　　　　　　　3.2.1 红外气体检测程序设计第25-26页
　　　　　　　　3.2.2 红外气体检测传感器设计第26-27页
　　　　　　　　3.2.3 设备软件设计第27-28页
　　　　3.3 采集数据原始表征对比第28-29页
　　　　　　　　3.3.1 气敏传感器阵列采集数据第28-29页
　　　　　　　　3.3.2 红外传感器阵列采集数据第29页
　　　　3.4 本章小结第29-30页
第4章 基于深度学习的工业气体检测第30-43页
　　　　4.1 深度学习的理论基础第30页
　　　　4.2 深度学习模型的原理第30-36页
　　　　　　　　4.2.1 DBN深度信念网络第31-33页
　　　　　　　　4.2.2 CNN卷积神经网络第33-34页
　　　　　　　　4.2.3 RNN递归神经网络第34-35页
　　　　　　　　4.2.4 CNN和 RNN的比较第35-36页
　　　　4.3 数据预处理过程第36页
　　　　4.4 自动完成提取特征变量第36页
　　　　4.5 深度学习工业气体检测设计第36-40页
　　　　4.6 实验设计第40-42页
　　　　4.7 本章小结第42-43页
第5章 工业气体检测设备传感器漂移补偿研究第43-49页
　　　　5.1 实验数据第43页
　　　　5.2 方案和结果第43-46页
　　　　5.3 调参优化第46-47页
　　　　5.4 在实际应用中的优势第47-48页
　　　　5.5 本章小结第48-49页
第6章 结论与展望第49-51页
　　　　6.1 论文结论第49页
　　　　6.2 论文在以下方面有所改进和优化第49-50页
　　　　6.3 论文展望第50-51页
参考文献第51-56页
致谢第56-57页
攻读学位期间发表的学术论文第57页

本篇论文共57页，点击这进入下载页面。
 
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