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基于遗传算法和支持向量机的乳杆菌发酵过程建模
1
作者
张丽靖
宋智健
+1 位作者
庄建芬
杨郁
《生物技术》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第1期54-56,共3页
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(υ-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...
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(υ-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υ-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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关键词
支持向量机
遗传算法
生物量预测
建模
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职称材料
题名
基于遗传算法和支持向量机的乳杆菌发酵过程建模
1
作者
张丽靖
宋智健
庄建芬
杨郁
机构
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
出处
《生物技术》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第1期54-56,共3页
文摘
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(υ-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υ-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。
关键词
支持向量机
遗传算法
生物量预测
建模
Keywords
support vector regression
genetic algorithm
lactobaeillus fed -batch fermentation
on -line predictive model
分类号
TQ920.1 [轻工技术与工程—发酵工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于遗传算法和支持向量机的乳杆菌发酵过程建模
张丽靖
宋智健
庄建芬
杨郁
《生物技术》
CAS
CSCD
北大核心
2010
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参考文献
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