广东工业大学：《机器嗅觉概论》课程PPT教学课件（仿生嗅觉原理与应用）机器嗅觉——气味复现的探索与展望

为何研究机器学习 什么是机器学习 机器学习的主要方法 本课程的主要内容及参考资料

2.1 仿生嗅觉的生理学基础 2.2 仿生嗅觉系统的结构、理论与技术

第一章机械设计概论 一、机器的基本组成 二、设计机器的一般程序与基本要求 三、机械零件的主要失效形式和计算准则

4.1 气味的采集 4.2 气味的预浓缩处理 4.3 接口电路及信号处理 4.4 信号预处理 4.5 传感器漂移及补偿

3.1 仿生嗅觉传感器 金属氧化物型半导体气敏传感器 导电聚合物气敏传感器 质量型气敏传感器 化学电容型气敏传感器 电位型气敏传感器 热电式气敏传感器 光学式气敏传感器 3.2 仿生嗅觉传感器阵列

6.1 神经网络模型 6.2 反向传播多层前馈神经网络 6.3 其他神经网络 6.3.1遗传神经网络 6.3.2 径向基函数神经网络 6.3.3 概率神经网络PNN 6.3.4 竞争特征映射神经网络

8.1 在中药（材）识别中的应用 8.2 在焙烤食品工业中的应用 8.3 在水产品中的应用 8.4 在精细化工业中的应用 8.5 在卷烟行业中的应用

7.1 德国AIRSENSE公司PEN系列电子鼻 7.2 Cyranose 320便携式电子鼻 7.3 法国Alpha M.O.S公司FOX系列电子鼻

5.1 气味信息的特征与提取 5.2 气味信息的预处理 5.3 主成分分析 5.4 独立成分分析 5.5 聚类分析 5.6 线性判别分析 5.7 支持向量机分析