基于人工智能的电子鼻技术，基于深度学习的电子鼻白酒识别方法研究。电子鼻是一种模拟生物嗅觉系统的检测仪器，主要由气体传感器阵列，预处 理模块和模式识别系统三部分组成。自诞生以来，电子鼻以其在检测识别上快速 和便携的优点，已经广泛应用于食品安全、环境监测和疾病诊断等领域。数据处 理是电子鼻技术的一个重要部分，传统的电子鼻数据处理主要包括预处理、特征 提取（特征生成和降维）和分类识别等步骤。

目 录 摘要……………………………………………………………2 英文摘要…………………………………………………………2 1 绪论 …………………………………………………3 1.1 电子鼻系统……………………………………………… 1.2 电子鼻技术………………………………………………3 1.2.1 气敏传感器……………………………………………3 1.2.2 信号预处理…………………………………………5 1.2.3 模式识别…………………………………6 1.3 本文研究的主要内容……………………………………6 2 电子鼻采用模式识别算法简介…………………………7 2.1 基于统计理论的模式识别算法…………………………7 2.1.1 k-NN…………………………………………………7 2.1.2 CA……………………………………………………8 2.1.3 DA……………………………………………………8 2.1.4 PCA…………………………………………………9 2.2 基于人工神经网络的模式识别算法…………………10 2.2.1 BP-ANN…………………………10 2.2.2 PNN……………………11 2.2.3 LVQ……………………12 2.2.4 SOM……………………12 2.3 模式识别算法的评价标准………………………12 3 MATLAB及其神经网络工具箱的介绍…………………13 3.1 MATLAB概述…………………………………13 3.2 MATLAB神经网络工具箱……………………………14 4 电子鼻人工神经网络识别研究……………………14 4.1 人工神经网络方法概述……………………………14 4.1.1 人工神经网络基本原理……………………………15 4.1.2 人工神经网络的基本模型…………………………16 4.2 多层前向神经网络……………………………17 4.2.1 BP神经网络基本原理……………………………17 4.2.2 RBF神经网络基本原理……………………………19 4.3 电子鼻识别可行性研究………………………………20 4.3.1 BP神经网络识别研究………………………………25 4.3.2 RBF神经网络识别研究……………………………30