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ISSN: 2333-9721
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基于相关向量机的赖氨酸反应过程参数软测量

DOI: 10.11830/ISSN.1000-5013.2013.01.0022

Keywords: L-赖氨酸, 相关向量机, 软测量, 贝叶斯方法

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Abstract:

针对支持向量机(SVM)计算复杂度高、参数不容易确定等局限性,提出一种基于相关向量机(RVM)的赖氨酸反应过程关键参量的软测量方法.根据过程经验,确定发酵液的溶解氧浓度、pH值、二氧化碳释放率、氧吸收率和葡萄糖流加速率为辅助变量,利用相关支持向量机的拟合与泛化能力,建立了赖氨酸反应过程基质浓度、菌体浓度、产物浓度等不可直接测量参量的软测量模型.基于L-赖氨酸反应过程开展的试验研究表明:所建立的相关向量机软测量模型拟合精度高、泛化能力强,较好地满足了赖氨酸反应过程的控制要求.

References

[1]  孙玉坤,陈明忠,嵇小辅,等.基于支持向量机的赖氨酸发酵生物参数软测量[J].仪器仪表学报,2008,29(10):2067-2071.
[2]  王博,嵇小辅,孙玉坤.基于自适应模糊支持向量机的L-赖氨酸发酵过程建模研究[J].仪器仪表学报,2010,31(8):467-481.
[3]  王博,孙玉坤,嵇小辅,等.基于PSO-SVM 逆的L-赖氨酸发酵过程软测量方法[J].化工学报,2012,26(3):224-227.
[4]  孙玉坤,王博,黄永红,等.基于聚类动态LS-SVM 的L-赖氨酸发酵过程软测量方法[J].仪器仪表学报,2010,24(2):1024-1028.
[5]  TIPPING M E.Sparse Bayesian learning and the relevance vector machine[J].Journal of Machine Learning Research,2001,1(3): 211-244.

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