一、基于混沌理论的机器嗅觉研究（论文文献综述）
杨胜男[1]（2016）在《仿人头像机器人人工鼻—肺系统及气味识别算法研究》文中研究表明随着生活环境的日益复杂,混合气体的识别与检测成为亟待解决的问题。而仿人头像机器人作为仿人全身机器人的一部分,其研究主要集中在表情、语音、视觉等方面,在嗅觉方面的研究较少。此外,虽然现有的嗅觉研究气体识别正确率比较理想,但所针对的实验气体种类少,混合气体识别其组份也少。本文的研究是在H&F robot-Ⅲ型仿人头像机器人上添加嗅觉模块,以使仿人头像机器人具备嗅觉感知功能,并对酒精/硫化氢/氨气/烟雾/甲烷5种单一气体及硫化氢/烟雾/甲烷组成的4种混合气体共9种气体进行识别。最终完成仿人头像机器人嗅觉感知与表情输出的协调。针对仿人头像机器人设计并研制人工鼻-肺系统软硬件。其中,“人工鼻”包括信号采集电路和测试容器,“人工肺”由微型真空泵实现其吸、呼气功能。在硬件基础上设计单片机软件和上位机软件以实现系统的信号采集与传输功能。对气体识别算法进行对比研究和程序设计。首先利用K-均值聚类分析方法根据实验数据对气体进行分类处理。然后本文针对5种单一气体采用遗传算法与BP神经网络结合的算法,并针对9种气体（5种单一气体,4种混合气体）设计三级级联神经网络的算法。实施气体识别实验。结果表明:利用K-均值聚类分析方法识别气体无效;遗传算法与BP神经网络结合的算法对5种单一气体的识别正确率为90%以上;利用三级级联神经网络的算法对9种气体的识别正确率除了硫化氢烟雾混合气体是70%外,其它八种气体的识别正确率为90%以上。将人工鼻-肺系统集成到H&F robot-Ⅲ型仿人头像机器人系统上,实施仿人头像机器人嗅觉与表情的协调实验。经反复实验可知在相同气味刺激下,机器人可实现与人类似的表情反应。本文的研究将使仿人头像机器人H&F robot-Ⅲ与人之间的距离更近、沟通更无障碍。
武薇,范影乐,庞全[2]（2007）在《基于多重耦合降噪的混沌测量研究》文中研究指明混沌测量系统对噪声的敏感性很高,为了增强其抗噪声干扰的能力,提高系统的测量精度,该文提出对混沌测量电路进行多重耦合.从理论上推导了该方法的可行性,并且通过实验进一步从序列符号距离和线性度两方面进行比较,结果表明经过多重耦合的混沌测量电路,与未耦合以及相邻耦合的测量系统相比,具有更强的噪声抑制能力.因此在耦合测量系统中,系统耦合强度与其噪声抑制能力成正比,在相同个数测量电路参与耦合的情况下,本文所提出的多重耦合方式可以使测量系统得到较优的测量精度及稳定性.
任海鹏,刘丁[3]（2007）在《基于贝努力映射和CPLD的混沌A／D转换器》文中研究指明本文分析了基于贝努力映射的混沌A／D转换器的工作原理。给出了初值计算方法。设计了仿真电路,分析了理想参数情况下,该混沌A/D转换器的误差。采用CPLD设计了实验电路,分析了实验电路的转换误差,指明了改进混沌A／D转换器性能的方向。为混沌A／D转换器的理论研究和实用化进行了有益探索。
范影乐,陈宇,李轶[4]（2004）在《基于混沌理论的机器嗅觉研究》文中指出针对人工嗅觉仿真系统,研究动物嗅觉系统所拥有的高灵敏度和抗强干扰的能力.根据混沌理论,分析了混沌嗅觉系统实现的可能,在此基础上,提出了混沌传感器电路并分析了其测量原理,设计了混沌系统的符号动力学空间,将原混沌空间转换为距离空间,实现了参数空间、轨道空间以及距离空间的映射转换.研究表明,基于混沌理论的机器嗅觉系统具有混沌系统所固有的高灵敏度,同时克服了混沌轨道非一致性、非平衡性以及不稳定性带来的影响,可实现高精确度测量.
陆振晔,范影乐,庞全[5]（2004）在《基于数学形态学的重叠细胞分离方法及比较研究》文中研究说明为克服在细胞图像自动判读过程中细胞重叠造成的图像分析的困难,需要将交叠在一起的细胞群分离为单个细胞。论文研究了重叠细胞图像分离的几种数学形态学方法,从理论和实验两方面分别讨论了各方法的原理、优缺点和适用性。
二、基于混沌理论的机器嗅觉研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、基于混沌理论的机器嗅觉研究（论文提纲范文）
（1）仿人头像机器人人工鼻—肺系统及气味识别算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题来源及研究的目的和意义 |
| 1.2 国内外研究现状分析 |
| 1.2.1 仿人头像机器人的研究现状 |
| 1.2.2 具有嗅觉的机器人研究现状 |
| 1.2.3 气体识别算法研究现状 |
| 1.3 分析与总结 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 第2章 仿人头像机器人人工鼻-肺系统研制 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 仿人头像机器人系统简介 |
| 2.2.1 仿人头像机器人机械系统 |
| 2.2.2 仿人头像机器人视觉系统和语音系统 |
| 2.3 人工鼻-肺系统的软硬件设计 |
| 2.3.1 人工鼻-肺系统结构设计 |
| 2.3.2 气体传感器选型及测试电路设计 |
| 2.3.3 数据采集系统硬件设计 |
| 2.3.4 人工鼻-肺系统的软件设计 |
| 2.4 人工鼻-肺系统硬件研制 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 气体识别算法及程序设计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 遗传算法与神经网络算法基本原理 |
| 3.2.1 遗传算法 |
| 3.2.2 神经网络算法 |
| 3.2.3 BP神经网络 |
| 3.3 K-均值聚类分析 |
| 3.4 基于遗传算法和BP神经网络结合的气体识别算法程序设计 |
| 3.4.1 五种单一气体识别算法程序设计 |
| 3.4.2 混合气体识别算法程序设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 人工鼻-肺系统气体识别实验 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 实验数据预处理和特征值提取 |
| 4.2.1 实验数据预处理 |
| 4.2.2 特征值提取 |
| 4.3 K-均值聚类分析方法识别气体 |
| 4.4 单一气体气味识别实验 |
| 4.5 混合气体气味识别实验 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 仿人头像机器人系统嗅觉与表情协调实验 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 气体与仿人头像机器人表情协调对应 |
| 5.2.1 仿人头像机器人表情实现 |
| 5.2.2 气体与表情协调关系 |
| 5.3 仿人头像机器人嗅觉与表情协调系统 |
| 5.3.1 硬件集成 |
| 5.3.2 嗅觉与表情协调控制软件 |
| 5.4 仿人头像机器人嗅觉与表情协调实验与评价 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 致谢 |
（2）基于多重耦合降噪的混沌测量研究（论文提纲范文）
| 1 基本原理 |
| 1.1 混沌测量电路 |
| 1.2 耦合系统 |
| 2 符号距离空间 |
| 3 实验结果与分析 |
| 4 结束语 |
（4）基于混沌理论的机器嗅觉研究（论文提纲范文）
| 1 基本理论 |
| 1.1 混沌传感器电路 |
| 1.2 混沌轨道分析 |
| 1.3 参数空间、轨道空间和符号空间 |
| 2 仿真结果 |
| 3 结 语 |
（5）基于数学形态学的重叠细胞分离方法及比较研究（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 数学形态学 |
| 3 重叠细胞分离算法 |
| 3.1 基于分离点搜索的分离算法 |
| 3.2 流域分割算法 |
| 3.3 水坝分割算法 |
| 4 实验结果 |
| 5 讨论 |
| 6 结语 |
四、基于混沌理论的机器嗅觉研究（论文参考文献）
- [1]仿人头像机器人人工鼻—肺系统及气味识别算法研究[D]. 杨胜男. 哈尔滨工业大学, 2016(02)
- [2]基于多重耦合降噪的混沌测量研究[J]. 武薇,范影乐,庞全. 传感技术学报, 2007(03)
- [3]基于贝努力映射和CPLD的混沌A／D转换器[J]. 任海鹏,刘丁. 仪器仪表学报, 2007(01)
- [4]基于混沌理论的机器嗅觉研究[J]. 范影乐,陈宇,李轶. 浙江大学学报(工学版), 2004(12)
- [5]基于数学形态学的重叠细胞分离方法及比较研究[J]. 陆振晔,范影乐,庞全. 计算机工程与应用, 2004(06)