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针对动态非线性、时变发酵过程,采用混合核支持向量机的智能模型建模方法,通过建立混合核支持向量机的状态预估模型,实现对发酵产物浓度的预估,解决了缺乏生物传感器的问题。在此基础上,再利用粒子群优化算法求取补料速率优化曲线,最终使得发酵终止时产物产量最高。实验结果表明,该方法取得了良好的效果。
基于PSO-MKSVM发酵过程建模与补料优化控制
【摘 要】
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针对动态非线性、时变发酵过程,采用混合核支持向量机的智能模型建模方法,通过建立混合核支持向量机的状态预估模型,实现对发酵产物浓度的预估,解决了缺乏生物传感器的问题。
【机 构】
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江南大学通信与控制工程学院
【出 处】
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自动化与仪表
【发表日期】
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2009年5期
【基金项目】
：
国家863计划项目(2006AA020301)
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