作者：奉轲,花中秋,伍萍辉,李彦,曾艳,王天赐,邱志磊 单位：中国微米纳米技术学会;东南大学 出版：《传感技术学报》2018年第01期 页数：6页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFCGJS2018010030 DOC编号：DOCCGJS2018010039 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
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    • 人体呼气中的丙酮含量可作为糖尿病的标志物。为实现无创糖尿病诊断，设计以金属氧化物半导体气敏传感器阵列为核心的人工嗅觉系统，对完成痕量丙酮的快速检测具有重要意义。通过多个气体流量控制器MFC(Mass Flow Controller)分别配制出模拟糖尿病患者呼气样本(30&#215；10-6丙酮)与另两种干扰气体样本(30&#215；10-6乙醇样本、15&#215；10-6丙酮与15&#215；10-6乙醇混合样本)进行实验，基于BP神经网络算法对3种气体定性识别，并通过主成分分析PCA(Principal Component Analysis)算法对原始的高维特征子集进行降维优化。实验表明：PCA与BP算法相结合，可降低BP神经网络的复杂性、减少预测的误差，同时能够解决单个气体传感器交叉敏感问题，进而提高对气体的选择性。对痕量丙酮样本与另两种干扰气体样本进行分析识别，识别的结果显示：对3种样本的识别准确率为91%。该研究为准确识别糖尿病标志物实现无创诊断技术提供了理论指导。

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