机器人人工嗅觉系统设计

利用半导体气体传感器的交叉敏特性,将气体传感器阵列与神经网络相结合,构建了一个用于临场感机器人的人工嗅觉系统,用于气体的定性识别.自组织神经网络(SOM)将被测气体的多维特征信息映射到一个二维平面上,从而实现了对被测气体的识别分类.实验结果表明半导体阵列人工嗅觉系统可以提高气体传感器的选择性,用SOM神经网络构建人工嗅觉识别模型是完全可行的.     

人工嗅觉系统及其在卷烟烟气中的研究

用金属氧化物半导体气敏传感器阵列组成的人工嗅觉系统 (电子鼻 )对 3种品牌卷烟烟气进行分析 详细阐述了实验过程及确定传感器的组成方法 ,并从样本中用马氏距离选取合适的样本 ,用主成分分析法和神经网络聚类分析法对样本进行分析 主成分分析结果是已较好地把各品牌的烟分开 ,神经网络对 3种品牌烟的识别率分别为玉溪 85%、白沙 90 %、红梅 95%     

基于仿生嗅觉的气味指纹检测与识别方法研究

基于导电聚合物气敏阵列传感器,提出一种仿生嗅觉传感方法,设计一种仿生嗅觉传感系统,该系统能够模拟人的嗅觉细胞对气味进行检测,运用先进的人工智能技术来模拟人脑的神经中枢对气味数据进行分析,从而达到对产品判别的目的.测试结果表明,最终样本判别正确率达到90%以上.     

人工智能嗅觉系统及其在食品加工中的应用

介绍了人工智能嗅觉系统工作的基本原理及其在食品加工中的应用。同时,指出了用人工智能嗅觉系统对食品品质进行评判,不仅能够保证评判结果的准确性,而且还具有广阔的应用前景。     

人工嗅觉技术在智能火灾探测中的应用研究

介绍了人工嗅觉模拟技术的原理,提出了一种利用神经网络和模糊系统理论设计智能建筑火灾报警系统的方法。     

基于人工神经网络的微量甲醛气体识别方法

建立了基于神经网络技术的甲醛气敏元件自动测试系统,并选择了多个半导体气敏元件组成的传感器阵列用于微量甲醛气体的测试。实验证明,该传感器可以实现对低浓度甲醛的定量检测。     

嗅觉可视化技术在猪肉新鲜度检测中的应用

针对肉类快速检测的需求和人工嗅觉技术存在的检测范围窄、受环境温度影响大等缺陷,根据金属卟啉化合物与有机小分子气体反应后发生颜色变化的原理,介绍了人工嗅觉可视化技术在肉类检测中的应用,首先介绍了金属卟啉化合物的特性及气体可视化传感器阵列的制作过程,然后对嗅觉可视化系统的组成做了简要介绍.     

阵列声表面波传感器中频率信号的多道自动采集

介绍一种多路频率信号自动采集电路，由具有多路模拟开关的信号调理电路和频率采集接口板构成．频率采集接口板由商品化的可编程定时／计数和数字量输入输出板改造而成．具有价格低廉，使用方便等优点，可满足实验要求．     

蓖麻蚕触角的结构和嗅觉感受细胞对化学气味物质…

扫描电镜和透射电镜观察蓖麻蚕的触角和毛形感器。雄蛾触角上的毛形感器比雌蛾的长且多。雄蛾触角的每个毛形感器内有二个或三个树突。用４１种人工合成化合物刺激蓖麻蚕触角，单细胞记录方法记录感受细胞的感受器电位和神经冲动发放发现，雄蛾对Ｅ６，Ｚ１１－十六碳二烯醛和Ｅ４，Ｚ９－十四碳二烯醇，酯及醛反应明显。雌蛾触角对上述化合物无反应。     

基于太赫兹光谱曲线识别的爆炸物识别方法研究

运用THz光谱特性可以对各种化学品以及爆炸物进行识别.由于对原始数据直接进行识别的识别率不理想,本文首先对实验样本的THz频域光谱数据曲线进行归一化和5点平滑,得到了更能表现数据变化趋势和峰值的特征曲线,然后基于该特征曲线利用曲线极值算法,设计并用VC＋＋6.0实现了对THz光谱的分类识别.通过对RDX、DNT、TNT、HMX 4种爆炸物进行对比识别实验,运用样本进行训练,识别率为96%,通过更换2组样本数据进行验证实验,识别率均为98%.实验证明,本文所设计的曲线极值分析法对THz光谱特征曲线具有较高的识别率.     

基于新的模式识别方法和函数的研究

介绍了一种新的模式识别的方法（和函数方法）,证明了有限有色点组成的图形与和函数的一一对应关系,从理论上为图形识别提供了一种比较直观、简单、便于理解和实现的模式识别方法,并为计算机图形识别提供了一种方便的数字化手段。     

气敏传感器阵列模式识别简述

简要评述了气敏传感器阵列模式识别的几种典型方法和应用     

基于BP人工神经网络的局部放电模式识别

介绍了ＢＰ人工神经网络在局部放电模式识别中的应用．结合实际现场情况提出了一种基于统计分析的局部放电特性提取方法,在此方法的基础上对空气火花放电和油中火花放电进行了模式识别实验,实验结果证明了这种放电特性提取方法在局部放电模式识别应用中的可行性．     

模式识别与人工智能系统的生存期模型建立

提出一种对模式识别与人工智能系统都适应的生存期模型——树状模型.模型先以类似瀑布模型的方式,用少量模型单元生成一个模式识别系统的原型,或用少量知识单元生成一个人工智能系统的原型.然后,以此原型为基础,领域的每一个模型单元或领域的每一个知识单元按类似瀑布模型的不同阶段,以流水线生产方式生产出来.最后,把它们一一以近似分类(树状结构)方式装入库中,如此循环往复,生成该系统的不同软件版本.     

λ－模糊测度辨识方法研究

研究了当专家给出的模糊测度具有不确定性时λ模糊测度的辨识问题,不确定数据分别用区间和模糊数来表达,针对不同情况提出了4种误差函数,误差函数的最小值对应于最优的辨识结果,而且当不存在的不确定性时,所得结果与目前已有方法相同。数值实验结果表明,该文提出的辨识方法是有效的。     

藏文联机手写识别的难点及其解决方法

通过分析各种联机手写识别方法(统计模式识别方法、结构模式识别方法、结构和统计模式识别方法) 以及藏文自身的特点,总结出藏文联机手写识别的方法.     

基于感应磁场的传感器序列检测系统的研究

提出了一种基于感应磁场的传感器序列检测系统方案,探讨了其实现策略,研究了系统的控制过程、信号采集及数据处理软件,给出了系统的参数设置原则及具体零件检测实例．     

基于人工智能方法的图像语义检索

根据语义特征进行图像检索是图像检索技术的发展趋势。文章提出了一种基于人工智能以实现图像语义特征提取的方法,即通过模糊逻辑、遗传算法和人工神经网络三者的融合来解决图像语义特征提取这一难题,该方法使图像检索能够满足用户的需求,提高了图像检索的效率和精度。