相似样本选择方法在SVM发酵建模中的应用

针对基于动态时间规整(DTW)发酵过程局部建模时相似样本选择未考虑样本权重对建模的影响,基于加权欧氏距离,提出了一种样本相似度度量方法。首先在分析亲和度的基础上将亲和度引入到加权欧式距离中,然后将其转化成相似度度量函数并应用到大肠杆菌发酵过程相似样本选择中,最后结合局部支持向量机建立发酵产物的在线预测模型。实验结果表明,与基于其他相似度度量函数的支持向量机模型相比较,该模型有着更高的预测精度、更好的泛化能力,而且预测时间也明显缩短。