基于气敏传感器阵列与模式识别技术的人工嗅觉系统是利用气敏传感器交叉敏感性进行气体识别的重要途径。本文主要对人工嗅觉信息处理中的模式分类方法进行了研究,并应用自行研制的人工嗅觉系统进行了多种混合气体的识别实验。此外,本文还探讨了盲源分离技术,提出了将盲源分离应用于人工嗅觉信息处理的思想。 首先本文概述了人工嗅觉系统的发展简史和研究现状,然后介绍了人工嗅觉信息处理中模式识别的各种分类方法,并比较了它们的优缺点。 接下来介绍了自行研制的人工嗅觉系统的原理和组成部分,并利用该系统,采用自组织神经网络模式识别的方法,应用于多种气体的识别。为了改善系统的性能,对自组织神经网络的算法进行了改进,利用遗忘因子以加速算法的收敛速度。 最后,探讨了盲源分离技术,提出了将盲源分离应用于人工嗅觉信息处理的思想,为人工嗅觉信息处理提供了新的思路;提出了一种基于盲源分离的快速独立分量分析算法,并在计算机上进行了仿真。