【摘 要】
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微生物发酵工程是复杂的生化反应过程,具有高度非线性、时变性和相关性。获得更多的过程状态变量和掌握更多的反应过程信息是研究微生物发酵过程和提高生产效率的首要前提。然而,在实际的发酵生产过程中,由于工艺和技术的限制,一些重要的生物参数难以实现在线检测,软测量技术为解决此类问题提供了一条有效的途径。近年来,对于具有多变量、非线性、时变性和变量间有多重相关性特点的复杂系统建模,大多采用神经网络、模糊逻辑等
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微生物发酵工程是复杂的生化反应过程,具有高度非线性、时变性和相关性。获得更多的过程状态变量和掌握更多的反应过程信息是研究微生物发酵过程和提高生产效率的首要前提。然而,在实际的发酵生产过程中,由于工艺和技术的限制,一些重要的生物参数难以实现在线检测,软测量技术为解决此类问题提供了一条有效的途径。近年来,对于具有多变量、非线性、时变性和变量间有多重相关性特点的复杂系统建模,大多采用神经网络、模糊逻辑等智能方法建立单一模型。如果对辅助变量和输出变量之间的关系采用单一函数来拟合,而不考虑输入数据
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