【摘 要】
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针对农杆菌ATCC31749发酵法产凝胶多糖过程中产物质量浓度预测精度不高问题,提出一种基于模糊加权最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)算法和机
【机 构】
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江南大学物联网工程学院,轻工过程控制教育部重点实验室（江南大学）
【基金项目】
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国家自然科学基金青年项目(21706096);江苏省自然科学基金青年项目(BK20160162);江苏省博士后科研项目(1601009A);第62批中国博士后科学基金面上资助二等资助(2017M621627)
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针对农杆菌ATCC31749发酵法产凝胶多糖过程中产物质量浓度预测精度不高问题,提出一种基于模糊加权最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)算法和机理模型相结合的混合建模新方法。首先通过添加模糊加权思想和混合核函数方法对LSSVM算法进行优化,并用优化后的LSSVM求解农杆菌ATCC31749发酵过程动力学模型,结合鸟群算法对动力学模型参数进行寻优;然后拟合出溶氧体积分数和各参数之间的关联函数模型,并代入到动力学模型,建立起以溶氧浓度作为关
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