作者：闫嘉,田逢春,何庆华,冯敬伟,贾鹏飞,孙诚,樊澍 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：PDFSJKF2012020260 DOC编号：DOCSJKF2012020269 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 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。

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