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由于酒精发酵中pH过程的复杂性和强非线性，建立能够描述其动态和静态特性的准确的数学模型是比较困难的。支持向量机（SVM）是近年来发展起来的一种基于统计学习理论，采用结构风险最小化的新型学习机器。将支持向量机应用到酒精发酵生产过程pH值的建模中，实验和仿真结果表明支持向量机模型是有效的，且具有良好的泛化性能，能够较好的解决酒精发酵过程中pH值的建模问题。最后进一步分析了参数选择对支持向量机模型性能的影响。