【摘 要】
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为解决赖氨酸发酵过程中菌体浓度难以在线检测的难题,提出一种基于模糊C均值聚类（FCM）与集成高斯过程回归（GPR）的软测量建模方法。针对典型生物发酵过程可分为延滞期、指数生长期
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为解决赖氨酸发酵过程中菌体浓度难以在线检测的难题,提出一种基于模糊C均值聚类（FCM）与集成高斯过程回归（GPR）的软测量建模方法。针对典型生物发酵过程可分为延滞期、指数生长期、稳定期、死亡期4个反应周期的特点,采用模糊C均值聚类算法对样本集进行聚类分析以形成若干子样本集;对每个子样本集分别采用高斯过程回归训练时,为提高GPR模型的泛化能力,利用Adaboost算法提升GPR模型,分别在各子集建立集成GPR软测量子模型;采用欧氏距离计算新样本点对应于每一子模型的隶属度;加权求和获得最终的软测量模型的预测输
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