【摘 要】
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青霉素发酵过程具有明显的阶段特征,同时由于操作条件多变、生产环境复杂等原因导致其存在极大的不确定性,故本文在变分贝叶斯框架下建立了青霉素浓度预测的FIR融合模型;首先
【机 构】
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江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61403166,61773181),江苏省自然科学基金资助项目(BK20140164),中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(JUSRP51733B)
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青霉素发酵过程具有明显的阶段特征,同时由于操作条件多变、生产环境复杂等原因导致其存在极大的不确定性,故本文在变分贝叶斯框架下建立了青霉素浓度预测的FIR融合模型;首先选取调度变量对发酵阶段进行划分,然后基于变分贝叶斯算法辨识得到各FIR子模型的参数,最后根据阶段特征计算样本隶属于各子模型的概率并融合子模型的输出得到青霉素浓度的预测值;文中利用工业规模青霉素发酵罐的实际数据进行仿真实验,模型预测青霉素浓度的相关误差为0.24%,表明提出模型具有较高的拟合度,能够更为精准的预测青霉素浓度并适应实际的复杂工业环
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