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针对微生物发酵过程中关键生物参数难以在线检测的问题,提出一种即时学习建模方法。考虑到微生物发酵的多阶段特性,利用模糊C均值(FCM)聚类算法对发酵数据样本进行聚类;采用具有即时学习策略的局部加权偏最小二乘(LWPLS)算法作为局部建模方法;采用粒子群优化(PSO)算法对带宽参数进行优化。最后以碱性蛋白酶发酵过程为例,实验仿真结果表明:所提的FCM-PSO-LWPLS局部软测量建模方法具有较高的预测精度,能适应一般发酵过程中关键生物参数(总糖浓度S)的实时监测。