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基于支持向量机的青霉素发酵过程建模
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由于微生物发酵过程的复杂性和高度非线性,更多的简单的数学模型不能很好地描述这类生化系统.支持向量机(SVM)是近几年发展起来的机器学习的新方法,它较好地解决了小样本、非线性、高维数和局部极小点等实际问题.SVM方法建立了青霉素效价预估模型,此模型具有良好的拟合和泛化能力.通过实验分析了SVM参数调整对支持向量机建模的影响.通过由现场数据建立的各种模型可以发现,SVM建模方法优于神经网络(ANN)建模方法.
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来源 ：
系统仿真学报
ISSN： 1004-731X
年份： 2006
期： 7
卷： 18
页码： 2052-2055
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