| 基于PSO-SVR的发酵过程状态预估模型 |
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| 引用本文： | 熊伟丽,徐保国.基于PSO-SVR的发酵过程状态预估模型[J].南京理工大学学报(自然科学版),2008,32(4). |
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| 作者姓名： | 熊伟丽 徐保国 |
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| 作者单位： | 江南大学通信与控制工程学院,江苏,无锡,214122 |
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| 基金项目： | 国家高技术研究发展计划(863计划)，江苏省自然科学基金 |
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| 摘 要： | 针对发酵过程中生物参数难以实时在线测量的问题，建立了用于生物参数状态预估的支持向量机软测量模型。考虑到该支持向量回归（SVR）模型的复杂性和冷化特征取决于其三个参数ε，c，γ能否取到最优值，采用粒子群优化（PSO）算法实现对参数ε，c，γ的同时寻优。在此基础上，以饲料用β-甘露聚糖酶为对象，建立了基于PSO-SVR的发酵过程产物浓度状态预估模型。发酵罐控制结果表明：该模型具有很好的学习精度和泛化能力，可实现对β-甘露聚糖酶产物浓度的实时在线预估。
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| 关 键 词： | 支持向量回归 状态预估 粒子群优化 发酵过程 β-甘露聚糖酶 |
State Estimation Model of Fermentation Process Based on PSO-SVR |
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| XIONG Wei-li,XU Bao-guo.State Estimation Model of Fermentation Process Based on PSO-SVR[J].Journal of Nanjing University of Science and Technology(Nature Science),2008,32(4). |
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| Authors: | XIONG Wei-li XU Bao-guo |
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