《表2 CAP常见病位的气味图谱判定准确率（%）》
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《基于电子鼻的社区获得性肺炎常见病位间的气味图谱特征识别》
见表2。将201例CAP患者按照频数≥10%的病位证素分为肺、表、肝、脾4组，并对其相关气味图谱的特征进行模式识别。采用决策树的方法，肝的判别率最高，达93.03%；采用人工神经网络的方法，脾的判别率最高，达89.55%；采用KNN聚类的方法，脾的判别率最高，达89.55%。
| 图表编号 | XD00124800 严禁用于非法目的 |
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| 绘制时间 | 2019.12.01 |
| 作者 | 周福、连梨梨、张劲松、吴敏、林雪娟 |
| 绘制单位 | 福建中医药大学中医证研究基地、福建省中医健康状态辨识重点实验室、福建省2011中医健康管理协同创新中心、福建中医药大学中医证研究基地、福建省中医健康状态辨识重点实验室、福建省2011中医健康管理协同创新中心、福建中医药大学附属晋江中医院、福建中医药大学中医证研究基地、福建省中医健康状态辨识重点实验室、福建省2011中医健康管理协同创新中心、福建中医药大学中医证研究基地、福建省中医健康状态辨识重点实验室、福建省2011中医健康管理协同创新中心 |
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