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鉴于生物发酵过程的高度非线性,且样本采集困难,数据总量较少等,采用支持向量机(SVM)方法,为柠檬酸发酵过程建模,得到最终酸度与相关因素间的定量关系.通过优化建模参数,所建SVM模型具有较高的拟合能力,且预测误差小,稳健性好.实例表明,与人工神经元网络等方法相比较,SVM方法更为优越.
基于支持向量机的柠檬酸发酵过程统计建模
【摘 要】
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鉴于生物发酵过程的高度非线性,且样本采集困难,数据总量较少等,采用支持向量机(SVM)方法,为柠檬酸发酵过程建模,得到最终酸度与相关因素间的定量关系.通过优化建模参数,所建
【机 构】
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浙江大学化学工程与生物工程学系
【出 处】
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化学反应工程与工艺
【发表日期】
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2004年1期
【基金项目】
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国家自然科学基金
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