【摘 要】
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青霉素发酵过程中,一些重要参数的检测存在一定的误差,给生产过程的监测及重要参数的实时监控等带来一定困难。样本数据中自变量、因变量均有可能包含误差数据,影响模型建立
【机 构】
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轻工过程先进控制教育部重点实验室,江南大学物联网工程学院自动化系
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(21206053,30971689);中国博士后科学基金项目(2012M511678);江苏高校优势学科建设工程项目(PAPD);江苏省博士后科学基金项目(1101021B)~~
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青霉素发酵过程中,一些重要参数的检测存在一定的误差,给生产过程的监测及重要参数的实时监控等带来一定困难。样本数据中自变量、因变量均有可能包含误差数据,影响模型建立的准确性,本文采用加权最小二乘算法,给各个样本的误差平方赋予不同权重用于克服异常训练样本的影响,利用Pensim仿真平台数据,采用粒子群算法（PSO）对加权最小二乘向量机算法（WLS-SVM）的参数寻优,建立青霉素发酵过程模型,通过仿真实验表明了该算法用于青霉素发酵过程建模的有效性。
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