本文關(guān)鍵詞：基于人體代謝揮發(fā)性化合物判斷生命跡象的算法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：人體新陳代謝釋放的氣味化合物多達(dá)200多種,這些化合物包含有醇類、酮類、醛類、酚類、醚類、酷類、酸類、烴類、鹵代烴類及芳香類物質(zhì)等類型。這么多的化合物包含的信息也是十分豐富,通過(guò)研究人體氣味的組成成分及性質(zhì),對(duì)于人類生活、刑事偵察、醫(yī)療衛(wèi)生、災(zāi)害救援等領(lǐng)域都有重要的意義。當(dāng)前主要用一種仿生設(shè)備的人工嗅覺系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)對(duì)人體氣味的識(shí)別,它由數(shù)據(jù)采集、信號(hào)預(yù)處理和模式識(shí)別三部分組成。由于材料科學(xué)和識(shí)別算法的限制,目前在災(zāi)害搜救方面的仿生人工嗅覺系統(tǒng)還處于研發(fā)、探索階段。在搜救識(shí)別方面的研究,需要先對(duì)人體釋放的氣味化合物成分及擴(kuò)散規(guī)律加以研究,再根據(jù)檢測(cè)到的濃度信息間接的判斷未知環(huán)境下的生命跡象。本文基于Fluent軟件對(duì)人體釋放的部分化合物濃度場(chǎng)進(jìn)行了數(shù)值模擬,研究了化合物的區(qū)域性和多樣性;并通過(guò)Matlab進(jìn)行了數(shù)學(xué)模擬,仿真出了理想的高維、非線性、動(dòng)態(tài)的濃度信息;由于人體釋放的氣味化合物濃度信息具有動(dòng)態(tài)、高維、非線性、非穩(wěn)定等特點(diǎn),導(dǎo)致識(shí)別算法復(fù)雜。本文從統(tǒng)計(jì)分析和智能分析兩個(gè)方面進(jìn)行了算法綜述;再?gòu)幕镜牟逯邓惴�、回歸分析、比例分析、模糊分析、曲線擬合等方法對(duì)化合物濃度信息和信息中包含的規(guī)律進(jìn)行了基礎(chǔ)研究;最后結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析和層級(jí)實(shí)時(shí)記憶腦皮質(zhì)算法(hierarchical temporal memory cortical learning algorithm,HTM)進(jìn)行算法實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。本文第一章概述研究目的及意義,對(duì)當(dāng)前氣味識(shí)別算法進(jìn)行綜述,并敘述了研究現(xiàn)狀,最后闡明了研究任務(wù)。第二章,通過(guò)提取人體新陳代謝釋放氣味化合物特征和應(yīng)用傳感檢測(cè)手段對(duì)識(shí)別方法進(jìn)行了研究。第三章,結(jié)合空氣動(dòng)力學(xué)知識(shí)用Matlab和Fluent軟件對(duì)人體氣味在半密閉的理想環(huán)境下的氣味化合物濃度擴(kuò)散場(chǎng)模擬。第四章,結(jié)合基本算法對(duì)氣味化合物進(jìn)行基礎(chǔ)識(shí)別分析。第五章和第六章,分別是結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和HTM算法實(shí)現(xiàn)對(duì)仿真信息的識(shí)別研究。
【關(guān)鍵詞】：人體氣味 生命探測(cè)儀 計(jì)算數(shù)值模擬 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 層級(jí)實(shí)時(shí)記憶腦皮質(zhì)
【學(xué)位授予單位】：燕山大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP183;R33
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 緒論10-17
• 1.1 本文研究目的和意義10-11
• 1.2 氣味識(shí)別算法匯總11-15
• 1.2.1 氣味識(shí)別機(jī)理11
• 1.2.2 氣味識(shí)別算法11-15
• 1.3 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀15-16
• 1.4 本文研究任務(wù)和主要工作16-17
• 第2章 生命跡象識(shí)別方法研究17-21
• 2.1 人體釋放氣味化合物分析17-18
• 2.1.1 人體釋放氣味化合物的來(lái)源17
• 2.1.2 人體釋放氣味化合物的差異17
• 2.1.3 人體釋放氣味化合物的應(yīng)用17-18
• 2.2 氣味傳感器檢測(cè)手段18-19
• 2.2.1 氣味檢測(cè)傳感器類型18
• 2.2.2 非接觸式探測(cè)及特異氣體18-19
• 2.3 氣味識(shí)別方法研究19-20
• 2.4 本章小結(jié)20-21
• 第3章 人體氣味擴(kuò)散模型21-36
• 3.1 人體氣味擴(kuò)散理論介紹21-23
• 3.1.1 氣體擴(kuò)散分析21-22
• 3.1.2 擴(kuò)散數(shù)學(xué)模型分析22-23
• 3.2 氣味擴(kuò)散數(shù)學(xué)模型的建立23-29
• 3.2.1 一維線性模型的建立24-26
• 3.2.2 二、三維模型的建立26-29
• 3.3 人體氣味擴(kuò)散模型的建立29-35
• 3.3.1 計(jì)算流體軟件簡(jiǎn)介29-30
• 3.3.2 模型的建立及仿真30-35
• 3.4 本章小結(jié)35-36
• 第4章 氣味化合物變化識(shí)別的常見算法分析36-45
• 4.1 氣味數(shù)據(jù)分析算法36-40
• 4.1.1 插值算法36-38
• 4.1.2 回歸分析38-40
• 4.2 常見生命跡象判斷識(shí)別方法40-43
• 4.2.1 比例分析法40-41
• 4.2.2 模糊分析法41-42
• 4.2.3 曲線擬合預(yù)測(cè)法42-43
• 4.3 其他常見分類識(shí)別法43-44
• 4.4 本章小結(jié)44-45
• 第5章 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)氣味識(shí)別的研究45-59
• 5.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述45-46
• 5.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹46-53
• 5.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)人體氣味的識(shí)別53-57
• 5.3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別數(shù)據(jù)構(gòu)建53-54
• 5.3.2 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)的識(shí)別驗(yàn)證54-57
• 5.3.3 RBF與Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)57
• 5.4 利用比對(duì)分析對(duì)未知狀況的識(shí)別57-58
• 5.5 本章小結(jié)58-59
• 第6章 基于HTM算法對(duì)人體氣味識(shí)別研究59-66
• 6.1 HTM算法介紹59-63
• 6.1.1 HTM算法理論基礎(chǔ)59-62
• 6.1.2 HTM算法原理分析62-63
• 6.2 基于HTM算法對(duì)類別的識(shí)別63-65
• 6.3 本章小結(jié)65-66
• 結(jié)論66-67
• 參考文獻(xiàn)67-72
• 附錄A72-75
• 攻讀碩士學(xué)位期間承擔(dān)的科研任務(wù)與主要成果75-76
• 致謝76-77
• 作者簡(jiǎn)介77

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：267347