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基于支持向量机的软测量方法及其在生化过程中的应用
引用本文:常玉清,王福利,王小刚,吕哲.基于支持向量机的软测量方法及其在生化过程中的应用[J].仪器仪表学报,2006,27(3):241-245.
作者姓名:常玉清  王福利  王小刚  吕哲
作者单位:1. 东北大学教育部暨辽宁省流程工业综合自动化重点实验室,沈阳,110004;东北大学信息科学与工程学院,沈阳,110004
2. 东北大学信息科学与工程学院,沈阳,110004
基金项目:中国科学院资助项目;科技部科研项目;教育部重点实验室基金
摘    要:针对所有样本点均出现在最小二乘支持向量机模型中的缺陷,提出了一种改进的最小二乘支持向量机回归方法。根据样本点间欧氏距离的大小,去除原变量空间中大部分的样本点,从而获得回归模型的“稀疏”特性,大大简化模型复杂程度。同时,将这一方法应用于生物发酵过程,建立青霉素发酵过程中产物浓度的软测量模型,实现青霉素浓度的在线预估。实验研究结果表明,所提方法为生物发酵过程中难于在线测量质量参数的实时监测提供了一个有效的手段。

关 键 词:软测量  最小二乘支持向量机  生物发酵  青霉素浓度
修稿时间:2004年11月1日

Soft Sensor Modeling Based on Support Vector Machines and Its Applications to Fermentation Process
Chang Yuqing,Wang Fuli,Wang Xiaogang,Lv Zhe.Soft Sensor Modeling Based on Support Vector Machines and Its Applications to Fermentation Process[J].Chinese Journal of Scientific Instrument,2006,27(3):241-245.
Authors:Chang Yuqing  Wang Fuli  Wang Xiaogang  Lv Zhe
Abstract:A regression method is proposed to improve the LS-SVM(Least Square-Support Vector Machine) model.The sparseness of LS-SVM is thus obtained from the regression model to decrease greatly the computation quantity by way of removing most of the original sample points in accordance with their Euclidian distances.The proposed method has been applied to the fermentation process.A soft sensor model to develop a soft sensor so as to estimate the product's concentration on line in penicillin fermentation process.Testing results showed that the proposed procedure can provide a new useful approach to the real-time monitoring of quality variables which are hard to be measured on-line in fermentation processes.
Keywords:Soft sensing Least square-support vector machine Fermentation process Penicillin concentration
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