作者：郝丽俊,黄钢 单位：中国电子科技集团公司第四十九研究所 出版：《传感器与微系统》2020年第04期 页数：3页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFCGQJ2020040130 DOC编号：DOCCGQJ2020040139 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《电子鼻检测玉米象不同虫态的技术研究》PDF+DOC2015年第12期 唐培安,侯晓燕,孔德英,吴学友,宋伟 《香辛料识别中电子鼻采集及算法研究》PDF+DOC2017年第02期 刘云翔,刘天伟 《电子鼻检测辐照肉鸭产品的挥发性风味物质》PDF+DOC2019年第06期 冯敏,汪敏,常国斌,张扬,赵永富 《电子鼻在棉织物异味检测中的应用研究》PDF+DOC2011年第06期 高明星,王晓宁,龚龑,廖青 《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 《电子鼻检测技术在粮食霉变识别中的应用研究》PDF+DOC2009年第21期 吴莉莉,林爱英,郑宝周,党建亮,李富强,郭淼,刘存祥 《电子鼻在大型商场中的安全检测》PDF+DOC2008年第13期 白俊平,汪斌 《基于支持向量机的香水识别电子鼻系统设计》PDF+DOC2014年第04期 梅笑冬,王彪,朱哲,赵培陆,胡小龙,卢革宇 《基于电子鼻技术的花椒品种鉴别方法研究》PDF+DOC2013年第11期 吴莉莉,郑丹,郑宝周,林爱英,潘建斌 《电子鼻技术的研究进展及其在农产品加工中的应用》PDF+DOC2003年第05期 于勇,王俊,周鸣

    • 介绍了一种基于电子鼻的呼气无创肝癌检测方法。人体的呼出气体中包括上百种成分，如果某些器官出现病变或异常，呼出气体也会有变化。利用电子鼻，采集了34例肝癌患者和52例对照者的呼出气体。提取信号特征，并利用线性判别法(LDA)和支持向量机(SVM)构建预测模型。利用随机法和交叉验证法分别评价分类精度。结果表明：SVM的分类精度超过85%，可有效区分肝癌患者和对照组。研究表明电子鼻系统可有助于无创检测肝癌，方法方便、安全，成本低廉。

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