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机器嗅觉技术理论及应用 版权信息
- ISBN：9787536984288
- 条形码：9787536984288 ; 978-7-5369-8428-8
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
机器嗅觉技术理论及应用 本书特色
进入21世纪以来，全球科技创新进入空前密集活跃的时期，新一轮科技革命和产业变革正在重构全球创新版图、重塑全球经济结构。当前，世界主要国家都把人工智能作为国家战略，机器嗅觉作为人工智能的一个分支，提供了一种全新感知环境的方式，也在此轮创新潮流中发挥自己的作用。 随着60年的技术积累，目前机器嗅觉领域成果丰富，为了便于各行业人员利用机器嗅觉解决各自问题，本书将机器嗅觉技术从硬件组成到算法模型进行了全面、系统地梳理和呈现。内容力求深入浅出，同时书中也提供了嵌入式的解决方案，为机器嗅觉在具体场景中落地提供了完整的流程。
机器嗅觉技术理论及应用 内容简介
人工智能作为带领未来的前瞻性、战略性技术，日渐成为国际竞争的新焦点、经济发展的新引擎，人工智能必将深刻改变人们的生活和生产方式，给全世界发展带来新的机遇和挑战。 《机器嗅觉技术理论及应用》从硬件、软件和算法三个层面系统地介绍机器嗅觉技术，既有理论层面的介绍，也有基于嵌入式平台的实施方案。既介绍基础知识，又紧跟时代发展需求，不同于科研论文着重聚焦于某个研究热点。 为了方便机器嗅觉的刚入门者，《机器嗅觉技术理论及应用》力求系统地描述机器嗅觉技术，方便读者对该技术有一个全面、清晰的认识。
机器嗅觉技术理论及应用 目录
**章 机器嗅觉的概念、发展综述
**节 基本概念
第二节 发展历史和现状
第二章 机器嗅觉的硬件构成及采样实验
**节 气路
第二节 气体传感器及电路
第三节 数据采集卡
第四节 电脑端界面
第五节 气体采样实验
第三章 特征提取
**节 初级特征提取
第二节 第二级特征提取
第四章 分类器
**节 BP神经网络
第二节 RBF神经网络
第三节 支持向量机
第五章 优化算法
**节 群体优化算法概述
第二节 粒子群优化算法
第三节 标准粒子群优化算法
第四节 量子粒子群优化算法
第五节 改进的量子粒子群优化算法
第六节 磷虾群优化算法
第六章 机器嗅觉在低浓度气体中的运用
**节 低浓度气体样本的制备
第二节 低浓度气体的重要性
第三节 特征提取算法的选取
第四节 实验步骤
第七章 有标签训练样本少的解决方案
**节 半监督学习
第二节 迁移学习
第三节 主动学习
……
第八章 深度学习在机器嗅觉中的应用
第九章 宽度学习在机器嗅觉中的应用
第十章 基于嵌入式平台的机器嗅觉解决方案
参考文献
**节 基本概念
第二节 发展历史和现状
第二章 机器嗅觉的硬件构成及采样实验
**节 气路
第二节 气体传感器及电路
第三节 数据采集卡
第四节 电脑端界面
第五节 气体采样实验
第三章 特征提取
**节 初级特征提取
第二节 第二级特征提取
第四章 分类器
**节 BP神经网络
第二节 RBF神经网络
第三节 支持向量机
第五章 优化算法
**节 群体优化算法概述
第二节 粒子群优化算法
第三节 标准粒子群优化算法
第四节 量子粒子群优化算法
第五节 改进的量子粒子群优化算法
第六节 磷虾群优化算法
第六章 机器嗅觉在低浓度气体中的运用
**节 低浓度气体样本的制备
第二节 低浓度气体的重要性
第三节 特征提取算法的选取
第四节 实验步骤
第七章 有标签训练样本少的解决方案
**节 半监督学习
第二节 迁移学习
第三节 主动学习
……
第八章 深度学习在机器嗅觉中的应用
第九章 宽度学习在机器嗅觉中的应用
第十章 基于嵌入式平台的机器嗅觉解决方案
参考文献
展开全部
机器嗅觉技术理论及应用 作者简介
贾鹏飞，博士，广西大学副教授，硕士生导师。从事机器嗅觉理论研究和应用落地，已研制的设备用于高压柜绝缘异常、医疗废弃物处置、细菌感染和柑橘成熟度检测。发表SCI论文40余篇，授权专利20余项，主持或参与国家重点研发计划“智能机器人”重点专项、国家自然科学基金、中国博士后基金和重庆市自然科学基金等项目。 贾国彬，美国索菲亚大学金融工商管理硕士在读，技术经纪人和经理人。图玛机器智能实验室和图玛牧玛科技事务所创始人。长期涉足机器设备、检验检测、科研服务、医疗健康、工业制造和环保设备等产业，以及可靠性工程、技术转移、机器视觉和机器嗅觉的应用研究。主持或参与近10项技术转移转化项目，申请专利7项。
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