作者：徐姗,田逢春,杨先一,闫嘉,冯敬伟 单位：中国科学院成都文献情报中心 出版：《》 页数：4页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFSJKF2011040220 DOC编号：DOCSJKF2011040229 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于神经网络的电子鼻肺癌早期诊断系统》PDF+DOC 赵景波,赵德安,蒋春彬 《基于遗传RBF网络的电子鼻对苹果质量的评定》PDF+DOC2005年第01期 邹小波,赵杰文,潘胤飞,黄星奕 《电子鼻技术及其在小麦活性检测中的应用》PDF+DOC2010年第06期 伟利国,张小超,赵博,李福超 《电子鼻技术及其在小麦霉变检测中的应用》PDF+DOC2009年第11期 伟利国,张小超,胡小安 《基于FastICA和神经网络的电子鼻模式识别》PDF+DOC2007年第01期 王岩,陈向东,赵静 《电子鼻技术的发展及展望》PDF+DOC2006年第04期 唐向阳,张勇,丁锐,汤鹏 《气体传感器阵列中的信息融合》PDF+DOC2003年第10期 潘天红,赵德安,邹小波 《遗传算法在电子鼻中的应用研究》PDF+DOC2002年第01期 赵杰文,邹小波,潘胤飞 《基于KPCA和RBF网络的电子鼻气体识别》PDF+DOC2007年第06期 赵赟,郭振华,刘锦淮 《电子鼻、电子舌在茶叶审评中的应用》PDF+DOC2007年第03期 赵爱凤,于国锋,刘晓艳,李顺凯

    • 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茵。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。

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