卟啉气体检测系统气体识别算法的研究与工程应用



卟啉气体检测系统气体识别算法的研究与工程应用

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卟啉气体检测系统气体识别算法的研究与工程应用

论文目录
摘要	第1-4页
ABSTRACT	第4-8页
· 绪论	第8-16页
· 引言	第8页
· 卟啉气体检测系统功能概述	第8-10页
· 气体种类识别算法现状	第10-14页
· 现有的气体种类识别算法	第10-11页
· PSA 气体检测系统的信号识别问题	第11-12页
· 粗糙集与神经网络结合	第12-14页
· 课题的研究目的和内容	第14-16页
· 研究目的	第14页
· 研究意义	第14页
· 研究内容	第14-16页
· 基于粗糙集和神经网络的识别算法	第16-33页
· BP 神经网络结构设计	第16-18页
· 粗糙集	第18-22页
· 基本概念	第19-20页
· 知识的粗糙性和信息熵	第20-22页
· 整体算法流程	第22-25页
· 数据预处理	第22-24页
· 粗糙集约简	第24-25页
· BP 神经网络的训练与识别	第25页
· 算法验证	第25-32页
· 聚类分析的对比验证	第25-27页
· BP 神经网络的算法验证	第27-29页
· 粗糙集约简的算法验证	第29-32页
· 本章小结	第32-33页
· 算法在 PC 系统的实现	第33-48页
· 编程环境：VC++	第33页
· 软件开发流程	第33-34页
· 需求分析及框架设计	第34-38页
· 识别程序设计需求	第35-37页
· 训练程序设计需求	第37-38页
· 算法的实现	第38-47页
· 代码设计流程	第38-39页
· 数组与动态内存分配	第39页
· 识别程序的实现	第39-42页
· 训练程序的实现	第42-46页
· VC++与 MATLAB 混合编程	第46-47页
· 本章小结	第47-48页
· 算法在嵌入式系统的实现	第48-57页
· 嵌入式 Linux 和 Qt 概述	第48-49页
· 嵌入式系统软件设计	第49-50页
· 程序移植	第50-56页
· 开发环境的搭建	第51-52页
· 目标设备程序运行环境的建立	第52-53页
· 系统开发软件移植	第53-56页
· 本章小结	第56-57页
· 总结与展望	第57-59页
· 全文总结	第57-58页
· 展望	第58-59页
致谢	第59-60页
参考文献	第60-64页
附录	第64-69页
A. 作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录	第64页
B. 作者在攻读学位期间参加的科研项目目录	第64-65页
C. 识别程序与训练程序各子函数伪码	第65-69页

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