文献知网节
  • 记笔记

基于自适应FLSVM的赖氨酸发酵过程软测量方法

王博孙玉坤黄永红嵇小辅

江苏大学电气信息工程学院

摘要:针对生化反应过程中软测量模型随着时间的推移而出现的模型老化现象,提出一种基于增量学习的自适应模糊支持向量机软测量建模方法。它首先将输入空间中的样本映射到高维特征空间,然后根据样本偏离超平面的程度赋予不同的模糊隶属度,建立模糊支持向量机软测量模型,并在模型投入现场运行后,通过一种改进的增量学习算法在线更新模型参数以自适应获得更加准确的软测量模型。以L-赖氨酸流加发酵过程为例,验证了所提算法能够从过程的第2批次开始对关键生物量参数(菌丝浓度和基质浓度)进行较准确的在线预测,与普通的模糊支持向量机建模方法相比具有较高的预测精度和自适应性。
  • DOI:

    10.19650/j.cnki.cjsi.2011.02.037

  • 专辑:

    理工C(机电航空交通水利建筑能源); 电子技术及信息科学

  • 专题:

    自动化技术

  • 分类号:

    TP274

  • 手机阅读
    即刻使用手机阅读
    第一步

    扫描二维码下载

    "移动知网-全球学术快报"客户端

    第二步

    打开“全球学术快报”

    点击首页左上角的扫描图标

    第三步

    扫描二维码

    手机同步阅读本篇文献

  • CAJ下载
  • PDF下载

下载手机APP用APP扫此码同步阅读该篇文章

下载:213 页码:469-474 页数:6 大小:408K

相关文献推荐
  • 相似文献
  • 读者推荐
  • 相关基金文献
  • 关联作者