模糊支持向量机在青霉素发酵中的应用

支持向量机（SVM）是一种基于结构风险最小化原理（SRM）的学习算法,也是一种具有很好的泛化性能的回归方法.针对青霉素发酵过程中的菌体浓度进行软测量建模,提出了一种新的基于距离的模糊支持向量机,并用序列最小优化算法（SMO）求解优化问题.仿真实例说明能够对青霉素发酵过程中不可在线测量的变量进行软测量,达到了较高的测量精度.     

基于递推模糊LSSVM的青霉素发酵优化控制

针对非线性、时变的发酵过程,提出一种递推式模糊最小二乘支持向量机建模方法。将最小二乘支持向量机和模糊思想融合起来,并采用递推式算法简化运算,仿真表明,建立的模型具有良好的预测效果。结合此模型采用粒子群优化算法优化发酵过程的补料速率控制轨线,结果证明该系统具有良好的控制效果。