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本发明公开了一种基于最大二次互信息准则回归的发酵过程质量变量预测方法。实际生产中，反映最终产品质量的关键质量变量通常难以在线测量。目前常采用的离线测量法会导致滞后和精度不足等问题，影响产量及质量的一致性。本发明针对发酵生产数据强非线性、非高斯性的特点，提出一种基于最大二次互信息准则的回归方法，实现对发酵过程关键质量变量的预测。与MPLS等基于二阶统计量的回归方法相比，本发明使用高阶统计量进行过程变量与关键质量变量之间的回归，挖掘过程变量与关键质量变量之间的非线性依赖关系，且本发明无需假设数据服从高斯分布。相关实验表明，与MPLS方法相比，本发明预测效果更优。
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