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內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　人工智能作為帶領(lǐng)未來(lái)的前瞻性、戰(zhàn)略性技術(shù)，日漸成為國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)的新焦點(diǎn)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新引擎，人工智能必將深刻改變?nèi)藗兊纳詈蜕a(chǎn)方式，給全世界發(fā)展帶來(lái)新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)?！稒C(jī)器嗅覺技術(shù)理論及應(yīng)用》從硬件、軟件和算法三個(gè)層面系統(tǒng)地介紹機(jī)器嗅覺技術(shù)，既有理論層面的介紹，也有基于嵌入式平臺(tái)的實(shí)施方案。既介紹基礎(chǔ)知識(shí)，又緊跟時(shí)代發(fā)展需求，不同于科研論文著重聚焦于某個(gè)研究熱點(diǎn)。為了方便機(jī)器嗅覺的剛?cè)腴T者，《機(jī)器嗅覺技術(shù)理論及應(yīng)用》力求系統(tǒng)地描述機(jī)器嗅覺技術(shù)，方便讀者對(duì)該技術(shù)有一個(gè)全面、清晰的認(rèn)識(shí)。

作者簡(jiǎn)介

　　賈鵬飛，博士，廣西大學(xué)副教授，碩士生導(dǎo)師。從事機(jī)器嗅覺理論研究和應(yīng)用落地，已研制的設(shè)備用于高壓柜絕緣異常、醫(yī)療廢棄物處置、細(xì)菌感染和柑橘成熟度檢測(cè)。發(fā)表SCI論文40余篇，授權(quán)專利20余項(xiàng)，主持或參與國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃“智能機(jī)器人”重點(diǎn)專項(xiàng)、國(guó)家自然科學(xué)基金、中國(guó)博士后基金和重慶市自然科學(xué)基金等項(xiàng)目。賈國(guó)彬，美國(guó)索菲亞大學(xué)金融工商管理碩士在讀，技術(shù)經(jīng)紀(jì)人和經(jīng)理人。圖瑪機(jī)器智能實(shí)驗(yàn)室和圖瑪牧瑪科技事務(wù)所創(chuàng)始人。長(zhǎng)期涉足機(jī)器設(shè)備、檢驗(yàn)檢測(cè)、科研服務(wù)、醫(yī)療健康、工業(yè)制造和環(huán)保設(shè)備等產(chǎn)業(yè)，以及可靠性工程、技術(shù)轉(zhuǎn)移、機(jī)器視覺和機(jī)器嗅覺的應(yīng)用研究。主持或參與近10項(xiàng)技術(shù)轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化項(xiàng)目，申請(qǐng)專利7項(xiàng)。

圖書目錄

第一章機(jī)器嗅覺的概念、發(fā)展綜述
第一節(jié) 基本概念
第二節(jié) 發(fā)展歷史和現(xiàn)狀
第二章機(jī)器嗅覺的硬件構(gòu)成及采樣實(shí)驗(yàn)
第一節(jié) 氣路
第二節(jié) 氣體傳感器及電路
第三節(jié) 數(shù)據(jù)采集卡
第四節(jié) 電腦端界面
第五節(jié) 氣體采樣實(shí)驗(yàn)
第三章特征提取
第一節(jié) 初級(jí)特征提取
第二節(jié) 第二級(jí)特征提取
第四章分類器
第一節(jié) BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
第二節(jié) RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
第三節(jié) 支持向量機(jī)
第五章優(yōu)化算法
第一節(jié) 群體優(yōu)化算法概述
第二節(jié) 粒子群優(yōu)化算法
第三節(jié) 標(biāo)準(zhǔn)粒子群優(yōu)化算法
第四節(jié) 量子粒子群優(yōu)化算法
第五節(jié) 改進(jìn)的量子粒子群優(yōu)化算法
第六節(jié) 磷蝦群優(yōu)化算法
第六章機(jī)器嗅覺在低濃度氣體中的運(yùn)用
第一節(jié) 低濃度氣體樣本的制備
第二節(jié) 低濃度氣體的重要性
第三節(jié) 特征提取算法的選取
第四節(jié) 實(shí)驗(yàn)步驟
第七章有標(biāo)簽訓(xùn)練樣本少的解決方案
第一節(jié) 半監(jiān)督學(xué)習(xí)
第二節(jié) 遷移學(xué)習(xí)
第三節(jié) 主動(dòng)學(xué)習(xí)
……
第八章深度學(xué)習(xí)在機(jī)器嗅覺中的應(yīng)用
第九章寬度學(xué)習(xí)在機(jī)器嗅覺中的應(yīng)用
第十章基于嵌入式平臺(tái)的機(jī)器嗅覺解決方案
參考文獻(xiàn)