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研究发现，糖尿病患者呼吸和健康人的挥发性有机化合物的浓度差异，促使人们注意使用电子鼻子等设备来检测糖尿病。在这项研究中，我们探索了非侵入性糖尿病初步筛查系统的设计，该筛查系统使用自制的电子鼻子传感器阵列来检测呼吸气体标记。在算法部分中采用了两种特征提取方法，使用梯度提升方法选择有希望的特征子集，然后引入了粒子群优化算法来提取24个最有效的特征，从而将传感器数量降低了56％并节省了系统成本。呼吸样本，以评估系统性能。随机森林算法用于对电子鼻数据进行分类和预测，准确性可以达到93.33％。实验结果表明，在确保准确性的前提下，系统优化了传感器数量后，系统的成本较低，尺寸很小，并且很容易安装在车内。它提供了一种更可行的方法，用于在车内对糖尿病进行初步筛查，并可以用作现有检测方法的助手。
基于车内电子鼻子的糖尿病的初步筛查系统
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