【摘 要】
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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茵感染的大白鼠伤口顶空气体，然
【机 构】
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重庆大学通信工程学院,第三军医大学大坪医院外科研究所
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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茵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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