电子鼻在人体气味检测中的方法机理研究

论文摘要

目前，灾害应急与救助技术是世界各国广泛研究和探索的一个重大课题。本论文“电子鼻在人体气味检测中的方法机理研究”来源于四川省应用基础研究“灾害救助生命搜索理论与方法研究”及教育部博士学科点专项科研基金项目“地震灾害救助生命搜索新方法机理研究”。如何在灾害发生之后进行快速有效的人员救助，是灾害搜救中非常值得关注的问题。基于触觉、听觉、视觉的搜救方法已经比较成熟，比如，声波振动生命探测仪，红外生命探测仪，光学生命探测仪，低频电磁生命探测仪，还有结合多种技术于一身的搜救机器人。在嗅觉方敏，人类除了利用犬只灵敏的鼻子，还没有更好的方法。电子鼻已经在人们生活的很多方面都派上了用场，而它能否胜任灾害搜救，还是一个尚待研究的问题。本文主要研究了以下几个问题：1、为何使用电子鼻而不是搜救犬来进行生命搜索；2、总结了人体气味的性质、主要组成以及不同人种间气味的差异；3、利用电子鼻PEN3，采集了不同的年龄阶段、性别的50组人体气味，作为实验原始数据构建了人体气味参数模型；4、算法方面，首先，根据专家经验和人体气味的测量结果拟定相关的控制规则，建立模糊系统的语言规则表。运用MATLAB工具箱中的FIS工具，建立了模糊推论系统，并得出了判断人体的概率；然后，结合模糊系统的特点，构建了基于自适应神经网络的模糊推理系统。运用MATLAB工具箱提供的ANFIS编辑器，根据BP算法，对一阶SUGENO型模糊推理系统的系统参数进行了优化；5、比较了模糊系统和自适应神经网络的模糊推理系统之间的区别，以及各自的优劣点，验证了将电子鼻应用于人体气味检测的可能性。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 目录
• 第1章 绪论
• 1.1 选题背景
• 1.2 国内外研究现状
• 1.2.1 电子鼻的历史
• 1.2.2 电子鼻在各领域中的应用
• 1.2.3 灾害搜救中使用的主要技术
• 1.3 本文的主要研究内容与步骤
• 第2章 人体气味分析
• 2.1 人体气味的特性
• 2.2 人体气味的来源
• 2.3 人体气味的主要成分
• 第3章 电子鼻系统
• 3.1 电子鼻的组成
• 3.2 气敏传感器阵列
• 3.2.1 传感器阵列的组成
• 3.2.2 气敏传感器的类型
• 3.3 传感器阵列的简单模型
• 第4章 模式识别与神经网络简介
• 4.1 模式识别技术概述
• 4.1.1 主分量分析（PCA）方法
• 4.1.2 独立分量分析（ICA）方法
• 4.1.3 线性辨别式分析法（LDA）
• 4.2 人工神经网络概念
• 4.2.1 神经网络一般化模型
• 4.2.2 权矩阵的确定
• 4.3 BP神经网络理论
• 4.3.1 BP网络结构
• 4.3.2 BP网络公式推导
• 4.3.3 BP神经网络算法的实现
• 第5章 实验过程与数据处理
• 5.1 PEN 3电子鼻简介
• 5.1.1 应用范围
• 5.1.2 技术参数
• 5.1.3 EDU3全自动采样和解吸附装置
• 5.2 试验流程
• 5.2.1 样品处理
• 5.2.2 采样以及检测方法的选择
• 5.3 人体气味的模糊识别
• 5.3.1 物理量的模糊化设计
• 5.3.2 模糊规则的确定
• 5.3.3 实验与应用研究
• 5.4 自适应神经网络模糊推理系统人体气味检测
• 5.4.1 自适应神经网络模糊系统的特性
• 5.4.2 自适应神经网络模糊系统的结构
• 5.4.3 自适应神经网络的数据处理过程与要求
• 5.4.4 ANFIS的建立与使用过程
• 5.4.5 实验结果分析
• 5.4.6 系统性能评价
• 结论
• 致谢
• 参考文献
• 附录 人体腋窝气味的主要成分