【摘 要】
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由于生化反应过程的复杂性和高度非线性，多数简单的数学模型不能准确描述。该文基于Matlab软件，利用改进的支持向量机（v—SVR）对植物乳酸杆菌发酵这一典型生化过程进行研究，应用遗
【机 构】
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浙江大学宁波理工学院,浙江大学微生物研究所,浙江诚意药业有限公司
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由于生化反应过程的复杂性和高度非线性，多数简单的数学模型不能准确描述。该文基于Matlab软件，利用改进的支持向量机（v—SVR）对植物乳酸杆菌发酵这一典型生化过程进行研究，应用遗传算法估计模型最优参数，建立植物乳杆菌的菌体密度预测模型。同时建立传统的logistic动力学模型以进行比较。结果表明，采用结合遗传算法的v—SVR预测模型拟合误差小，皮尔森相关系数（R）更高，可以较好地预测乳酸杆菌的发酵过程，为其优化控制及放大提供依据。
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