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內(nèi)容簡介

　　人工智能作為帶領(lǐng)未來的前瞻性、戰(zhàn)略性技術(shù)，日漸成為國際競爭的新焦點、經(jīng)濟發(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)展帶來新的機遇和挑戰(zhàn)。《機器嗅覺技術(shù)理論及應用》從硬件、軟件和算法三個層面系統(tǒng)地介紹機器嗅覺技術(shù)，既有理論層面的介紹，也有基于嵌入式平臺的實施方案。既介紹基礎(chǔ)知識，又緊跟時代發(fā)展需求，不同于科研論文著重聚焦于某個研究熱點。為了方便機器嗅覺的剛?cè)腴T者，《機器嗅覺技術(shù)理論及應用》力求系統(tǒng)地描述機器嗅覺技術(shù)，方便讀者對該技術(shù)有一個全面、清晰的認識。

作者簡介

　　賈鵬飛，博士，廣西大學副教授，碩士生導師。從事機器嗅覺理論研究和應用落地，已研制的設(shè)備用于高壓柜絕緣異常、醫(yī)療廢棄物處置、細菌感染和柑橘成熟度檢測。發(fā)表SCI論文40余篇，授權(quán)專利20余項，主持或參與國家重點研發(fā)計劃“智能機器人”重點專項、國家自然科學基金、中國博士后基金和重慶市自然科學基金等項目。賈國彬，美國索菲亞大學金融工商管理碩士在讀，技術(shù)經(jīng)紀人和經(jīng)理人。圖瑪機器智能實驗室和圖瑪牧瑪科技事務所創(chuàng)始人。長期涉足機器設(shè)備、檢驗檢測、科研服務、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、機器視覺和機器嗅覺的應用研究。主持或參與近10項技術(shù)轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化項目，申請專利7項。

圖書目錄

第一章機器嗅覺的概念、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
第二章機器嗅覺的硬件構(gòu)成及采樣實驗
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) 氣體采樣實驗
第三章特征提取
第一節(jié) 初級特征提取
第二節(jié) 第二級特征提取
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
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) 標準粒子群優(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
第六章機器嗅覺在低濃度氣體中的運用
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) 實驗步驟
第七章有標簽訓練樣本少的解決方案
第一節(jié) 半監(jiān)督學習
第二節(jié) 遷移學習
第三節(jié) 主動學習
……
第八章深度學習在機器嗅覺中的應用
第九章寬度學習在機器嗅覺中的應用
第十章基于嵌入式平臺的機器嗅覺解決方案
參考文獻