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电子舌是近十年来兴起的一项人工智能技术，采用电子舌对味觉进行识别具有快速、准确、智能的特点，适合于许多领域的使用，因而受到广泛重视。模式识别系统能够降低对传感器性能的要求，提高电子舌的识别准确率，是电子舌的关键组成单元之一。
kick your ass在定性识别部分，首先使用主元分析法提取原始数据的特征，降低数据的复杂度，然后对提取的特征进行归一化处理。为了使神经网络能够满足味觉识别的要求，对BP 网络结构进行了详细设计，并在深入研究BP算法的基础上，将误差因子引入到网络的训练参数中，获得了更快的训练速度。在MA TLAB平台下实现了该算法，并用采集到的样本进行验证，取得了良好效果。在定量识别部分，通过对浓度响应曲线的单调特性和可识别性进行深入分析，提出了一种基于分段线性逼近实际曲线原理的浓度识别方法，并设计了一种具有两级神经网络的结构实现了该方法。其中一级神经网络用于获取味觉的类别信息和粗略浓度值，二级神经网络在浓度的粗略值基础上对浓度进行精确识别。通过大量测试样本对所提出的浓度识别方法的准确性进行验证，计算并分析了其识别误差，验证效果良好。
论文在FPGA硬件实现阶段，运用模块化思想将识别算法分解成多个功能模块，对每个模块进行单独实现，采用控制-执行的方式使所有模块有序运行，增强了设计的稳定性与可靠性，也使得调试更加方便。此外，为了提高计算精度和降低资源消耗，使用了DSP、RAM等常用的FPGA内嵌硬核来实现算法中较复杂的数学运算。
最后，论文还完成了FPGA与其他电子舌硬件系统的通信连接，以及味觉识别结果的液晶屏显示。所实现的味觉识别系统能够与前端其他硬件很好的协同工作，构成了完整的LAPS电子舌系统。
关键词：LAPS电子舌；模式识别；人工神经网络；FPGA；
Abstract
The electronic tongue rid recently belongs to the field of artificial intelligence, the characteristics of fast, accurate, intelligent in the application of taste recognizition, make electronic tongue suitable for many fields and received extensive attention. The pattern recognition system is one of the pivotal units in electronic tongue, which can reduce the requirements to nsors and improve the accuracy of the electronic tongue.
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In the ction on qualitative identification, Pricipal Component Analysis (PCA) was ud to extract the characteristics to reduce the complexity of the data, and then the characteristics were normalized. To make the Neural Network (NN) suitable for taste recognition, its structure was designed in detail, and the error was introduced to the network training parameters on the basis of in-depth study of the Back Propagation (BP) algorithm, so a faster training speed was got. The new mathod was simulated in the MA TLAB, and was verified by the collected samples, a better result wa
s achieved at last. In the quantitative part, a concentration identification method bad on the principle of the gmented linear approximation was propod through the analysis of the monotonicity and identifiability of the concentration respon curve. at the same time, a two levels NN realization for the new method was propod, the first NN was ud to recognize taste category and rough value of concentration, the cond NN was ud to recognize the preci value. The accuracy of the new mathod was verified by large amount of samples, and a better effect was obtained.
On the stage of the implementation in FPGA, the algorithm was divided into veral modules using modular design concepts, Each module was implemented respectively, and all the modules run under the way of control-execution in order to enhance the stability and reliability of the design, and make the debugging more convenient. Meanwhile, to improve the accuracy and reduce the resource consumption, the embedded hardcore such as DSP, RAM in FPGA were ud to implement complex mathematical operations of the BP algorithm.
Finally, the communication connections of the FPGA and other hardware are completed, and the display on the LCD screen of the result was also accomplished. The design of taste recognition can work well with other hardware system, so a integrated LAPS electronic tongue system was constitut
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Key words: Artificial Neural Network; FPGA; Pattern Recognizition; LAPS Electronic Tongue;
目录
摘要I ABSTRACT II 第一章引言1§1.1 电子舌简介 (1)
§1.2 模式识别算法及其在电子舌中的应用现状 (2)chapter是什么意思
§1.2.1 模式识别算法 (2)
§1.2.2 模式识别算法在电子舌中的应用现状 (4)
§1.3 神经网络简介 (6)
§1.3.1 神经网络的数学原理 (6)
§1.3.2 神经网络在模式识别中的应用 (7)
§1.4 课题研究的目的和意义 (8)
§1.5 主要研究内容 (9)
第二章LAPS型电子舌技术构成10§2.1 传感器阵列 (10)
§2.2 信号采集系统 (12)
§2.3 模式识别系统 (13)
第三章定性味觉识别算法研究16§3.1 味觉信号的特征提取 (16)
§3.2 定性识别味觉的神经网络结构设计 (17)
§3.3 定性识别味觉的神经网络算法研究 (22)
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§3.4 利用神经网络进行味觉定性识别 (25)
§3.5 小结 (27)
第四章定量味觉识别算法研究28§4.1 定量识别分析 (28)
§4.1.1 浓度响应曲线 (28)
§4.1.2 浓度可识别区间 (29)
§4.2 定量识别原理和算法 (30)
cant take my eyes off you§4.2.1 定量识别原理 (30)
§4.2.2 定量识别算法 (32)
§4.3 利用神经网络进行味觉定量识别 (33)
§4.3.1 实验数据采集 (33)
determiner§4.3.2 实验结果及分析 (36)
§4.4 小结 (38)
第五章味觉识别算法的FPGA实现39§5.1 FPGA简介 (39)
§5.2 系统总体设计 (40)
§5.2.1 神经网络算法实现分析 (40)
软科中国大学排名§5.2.2 系统实现架构 (41)
§5.3 传递函数的FPGA实现 (42)
§5.4 乘累加算法的FPGA实现 (46)
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§5.5 权值存储与更新的FPGA实现 (49)
§5.6 控制模块的实现原理 (49)
§5.7 外围器件控制模块的FPGA实现 (50)
§5.7.1 液晶显示控制的FPGA实现 (50)
§5.7.2 FPGA与DSP、单片机的通信实现 (52)
§5.8 小结 (54)
第六章总结与展望55参考文献57致谢61作者在攻读硕士期间的主要研究成果62
第一章引言
第一章引言
§1.1 电子舌简介
电子舌技术是20世纪80年代中期发展起来的一种可用于分析、识别液体总体特征的智能检测仪器。随着对电子舌技术的深入研究，专业人员对电子舌的定义为：电子舌是由具有非专一性、弱选择性、对溶液中不同组分(有机和无机，离子和非离子)具有高度交叉敏感特性的传感器单元组成的传感器阵列，结合适当的模式识别算法和多变量分析方法对阵列数据进行处理，从而获得溶液样本定性定量信息的一种分析仪器[1]。电子舌在结构上通常由3部分组成，分别是传感器阵列、信号处理模块和模式识别系统。传感器阵列对待测味觉作出响应并输出代表味觉特征的模拟信号，然后数据采集系统将模拟信号变换为数字信号形式并传输到模式识别系统进行数据处理和模式识别，从而能够获得与味觉信号对应的目标类别。与传统的品味师相比，电子舌在检测味觉物质方面不受人类自身的条件限制，具有许多人类所不具有的优点，如快速、方便、精确、可长时间连续检测及适用范围广泛等。现在电子舌已经应用于许多领域，例如在制药行业中，人们使用甜味物质或磷脂加入到苦味物质中从而抑制苦味，在添加的过程中可以通过电子舌方便的测出奎宁的苦味被减弱的趋势。此外，在环境检测、食品工程和生物医学等方面电子舌都可以发挥其作用。经过了几十年的发展，人们研究出了许多具有不同优异性能的电子舌。根据工作原理的不同，电子舌可以分为以下几种类型：电位型电子舌、伏安型电子舌、光寻址型电子舌、声波型电子舌和阻抗型电子舌等。
光寻址电位传感器[2] (Light-addressable Potentiometric Sensor, LAPS) 电子舌是根据LAPS原理测量味觉信号的一种新型电子舌。LAPS属于场效应传感器设备类别中的一种传感器，派生于早期对离子选择性场效应晶体管（ISFETs）的研究。研究人员首先开发了electrolyte-insulator-miconductor (EIS)结构的电容以研究ISFETs的复杂电化学机理，由于制造工艺和封装都相对简单，因此化学传感器的开发开始使用EIS的结构作为一个单独的传感器平台。扫描光脉冲技术（SLPT）利用光源照亮传感器的局部区域时，可以测量到与传感器照明区域的性质和能量有关的光电效应感应电流。1988年，Hafeman等结合这种SLPT方法和EIS的结构，开发出了LAPS。该传感器能够通过光电流的变化测量出电解液和传感器接口的表面电位，而光电流的大小取决于传感器表面和电解液之间的化学作用。
LAPS最突出的优点是光寻址能力，对物质进行检测时，可以调制红外光束照射不同的部位以激活不同的敏感膜进行检测，这使得LAPS成为一种可以对多个参数和多个物质进行检测的传感器。LAPS展现了良好的稳定性、可靠性以及操作简便，因此LAPS 作为稳定的传感器平台具有广泛的应用范围。此外，LAPS还具有许多其他的优点，如极高的灵敏度、测量时所需样品小、测量范围宽和测量时间短等。
