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高学金 (高学金.) (学者:高学金) | 王普 (王普.) | 孙崇正 (孙崇正.) | 易建强 (易建强.) | 张亚庭 (张亚庭.) | 张会清 (张会清.)

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摘要:

为了建立精确的微生物发酵过程数学模型,在标准回归型支持向量机(SVM)的基础上提出了动态ε-SVM方法,即不同样本使用不同的ε;使用改进的多目标遗传算法(MOGA)自动选择动态ε-SVM的参数.将改进的MOGA和回归型动态ε-SVM结合形成一种新的建模方法,利用现场生产数据建立了青霉素效价预估模型,结果表明此方法具有较强的拟合和泛化能力.经过对比,本文方法比基于MOGA和标准SVM的建模方法具有更强的泛化能力.

关键词:

动态ε-SVM 发酵 数学模型 遗传算法

作者机构:

  • [ 1 ] [高学金]北京工业大学
  • [ 2 ] [王普]北京工业大学
  • [ 3 ] [孙崇正]北京工业大学
  • [ 4 ] [易建强]中国科学院
  • [ 5 ] [张亚庭]北京工业大学
  • [ 6 ] [张会清]北京工业大学

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来源 :

北京工业大学学报

ISSN: 0254-0037

年份: 2006

期: 5

卷: 32

页码: 405-409

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