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针对传统的伤口感染诊断方法耗时长,操作复杂等问题,提出了一种基于电子鼻和独立分量分析（ICA）的方法来检测常见的伤口感染病原菌。该电子鼻的传感器阵列由6个金属氧化物半导体传感器组成,分别对七种常见病原菌产生响应,然后利用RBF神经网络对经ICA预处理后的数据进行识别。结果表明,ICA对气体传感器阵列测量数据进行预处理,可以简化神经网络的结构,减少计算量,并能提高伤口感染病原茵识别的准确率。 相似文献
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针对传统的伤口感染诊断方法耗时长,操作复杂等问题,提出了一种基于电子鼻和支持向量机(SVM)的方法进行伤口感染检测,分别检测非感染和三种常见病原菌感染的大白鼠伤口顶空气体,然后利用 SVM对实验数据进行识别.同时,鉴于传感器阵列的优化以及 SVM参数选择对其分类准确率有重大的影响,提出一种基于粒子群算法(PSO)的传感器阵列和 SVM参数同步优化方法.实验结果表明,SVM结合 PSO与传统的神经网络以及遗传算法相比,极大提高伤口感染检测的准确率 相似文献
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