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第一章 人工嗅觉和人工味觉系统概述1

1.1 前言1

1.2 生物嗅觉的研究进展2

1.3 生物味觉的研究进展3

1.4 人工嗅觉系统的研究进展4

1.4.1 人工嗅觉系统4

1.4.2 气体传感器的发展5

1.4.3 采样系统和信息处理6

1.5 人工味觉的研究进展6

1.5.1 人工味觉系统6

1.5.2 味敏材料的选取、性质、敏感机理及制备7

1.6 机理和数学模型8

1.6.1 晶界势垒模型8

1.6.2 表面电导模型9

1.6.3 氧离子陷阱势垒模型9

1.6.4 气味传感器数学模型9

1.6.5 味觉传感器机理模型10

1.6.6 味觉膜电势的振荡机理11

1.6.7 味觉膜电势的混沌振动12

1.7 模式识别技术14

1.7.1 统计识别方法15

1.7.2 人工神经网络模式识别16

1.8 电子鼻的发展17

1.8.1 模块化的电子鼻18

1.8.2 电子鼻的应用19

1.9 电子舌的发展20

1.10 嗅觉和味觉图像传感器的发展23

第二章 嗅觉和味觉的神经生理及其模拟25

2.1 概述25

2.2 嗅觉神经生理的数学模型26

2.3 计算机模拟和仿真30

2.3.1 嗅觉系统机理模型的参数优化30

2.3.2 嗅觉系统行为特性的研究32

2.4 生物味觉系统的混沌模型36

2.5 生物嗅觉的电生理实验38

2.6 生物味觉的电生理实验40

第三章 人工嗅觉和味觉感受器的构造44

3.1 概述44

3.2 微结构硅嗅敏器件集成制造技术45

3.3 传感器特性46

3.3.1 初始过程响应46

3.3.2 氧分压对气敏传感器特性的影响46

3.4 影响气敏传感器性能的几种因素47

3.4.1 材料及成膜技术47

3.4.2 应用溶凝胶技术制备敏感膜48

3.4.3 工作状态及工作环境48

3.5 传感器优化结构设计49

3.5.1 集成传感器的制作50

3.5.2 仿真模型的建立与分析51

3.5.3 柔性阵列传感器设计思想57

3.6 多电极味觉感受器的研制67

3.6.1 味敏传感器阵列的设计及工作原理67

3.6.2 味敏材料的选取、性质、敏感机理及制备68

第四章 人工嗅觉和味觉的模式识别74

4.1 人工神经网络的应用74

4.1.1 特征提取和选择74

4.1.2 常用的ANN算法75

4.2 柔性神经网络(FNN)构造及算法79

4.2.1 FNN的分立算法80

4.2.2 FNN的统一算法81

4.3 模糊识别方法85

4.3.1 网络结构与算法86

4.3.2 有关实验结果88

4.4 嗅觉和味觉的图像识别90

4.4.1 LAPS原理概述90

4.4.2 LAPS技术的应用91

4.4.3 LAPS器件加工工艺93

4.4.4 嗅觉图像的检测95

4.4.5 味觉图像的检测97

第五章 人工嗅觉和人工味觉的应用100

5.1 酒类及饮料的检测100

5.1.1 化学感觉和香味100

5.1.2 气味传感器的准备101

5.1.3 顶端气体空间取样102

5.1.4 识别结果102

5.2 用于食物分析的电子鼻103

5.2.1 电子鼻的设计103

5.2.2 鳕鱼和牛肉的分类和识别105

5.2.3 西红柿的检测106

5.2.4 红葡萄酒的检测107

5.3 医疗诊断中的应用108

5.3.1 人工嗅觉系统在呼吸诊断中的应用108

5.3.2 呼吸气体的图像检测111

5.4 药物分子识别中的应用112

5.5 基于多信息融合技术的智能系统113

5.5.1 呼吸测试系统的多信息融合113

5.5.2 多传感器信息融合技术115

5.5.3 智能品酒师检测系统126

第六章 人工嗅觉和味觉的发展趋势131

6.1 生物嗅觉和味觉神经生理研究的发展趋势131

6.1.1 实验方法132

6.1.2 结果与讨论133

6.2 人工嗅觉和味觉图像传感器技术的新发展133

6.2.1 信号处理技术的新发展133

6.2.2 多光源图像检测技术的发展135

6.3 生物嗅觉生理模型在电子鼻系统中的应用137

6.4 电子鼻呼吸气体诊断的展望139

6.5 人工智能专家系统在嗅觉和味觉中的应用140

参考文献143