目前,微生物发酵工业基本采用手动操作和经验控制,效率及可靠性都比较低,发酵过程的自动化程度也不高。发酵过程中的在线检测对象,多数集中在一些物理化学参数诸如温度、压力、PH值、流量等等,而发酵过程关键生物参数如菌丝浓度,产物浓度等,则受工艺技术水平限制只能采用离线测量的方法,无法满足发酵过程实时控制的需求。这使得对整个发酵过程进行最优控制变得十分的困难,软测量技术正是解决此问题的有效途径之一。　　 本文以青霉素发酵过程为研究对象,在软测量理论的基础上,采用模糊C-均值聚类(FCM)与最小二乘支持向量机(LS—SVM)相结合的方法建立软测量模型,并对菌丝浓度、产物浓度这两个重要生物参数进行预测,同时实现了其工程实用化软件的开发。仿真结果表明,本文所建立的模型能够更加有效、快速地逼近真实值,预测精度较高。本文所做的具体研究包括：⑴在大量阅读文献以及对微生物发酵机理进行分析的基础上,论文采用了模糊C-均值聚类算法进行分类,并考虑到将多个模型结合起来能够提高模型的预测精度,分类后的多个子模型再分别采用最小二乘支持向量机进行建模。⑵为了去除模型变量间的冗余信息、减小相关性并且降低模型的复杂度。建模前,利用主元分析法对样本数据进行预处理。⑶根掘程序模块化的思想,实现了基于FCM与LS—SVM的青霉素发酵过程软测量工程化软件设计。应用VC++建立用户界面,并调用MATLAB实现软测量算法,选用ACCESS作为后台数据库,进行了总体设计和详细设计,实现了各个子模块的具体功能。