【摘 要】
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谷氨酸发酵过程具有高度的非线性和时变性，其内在机理复杂，简单的数学模型难以很好地描述其反应过程。在线支持向量机回归（OSVR）是一种新型SVM学习算法，采用增量和减量训练算法在
【机 构】
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江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室
【基金项目】
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国家863计划项目(2009AA05Z203)
论文部分内容阅读
谷氨酸发酵过程具有高度的非线性和时变性，其内在机理复杂，简单的数学模型难以很好地描述其反应过程。在线支持向量机回归（OSVR）是一种新型SVM学习算法，采用增量和减量训练算法在线校正模型参数，可提高预测模型的准确度。标准的OSVR算法中核函数运算且关于核函数的数据并非在每一步中都被更新，被更新的数据仅仅占据一小部分。文中提出利用缓存保存核函数运算结果的改进OSVR，它不需要重复计算核函数，只需对其中更新部分重新运算，并运用改进的OSVR建立谷氨酸发酵过程模型。仿真结果表明，改进的OSVR提高了建模精度和在
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