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摘要:
针对所有样本点均出现在最小二乘支持向量机模型中的缺陷,提出了一种改进的最小二乘支持向量机回归方法.根据样本点间欧氏距离的大小,去除原变量空间中大部分的样本点,从而获得回归模型的"稀疏"特性,大大简化模型复杂程度.同时,将这一方法应用于生物发酵过程,建立青霉素发酵过程中产物浓度的软测量模型,实现青霉素浓度的在线预估.实验研究结果表明,所提方法为生物发酵过程中难于在线测量质量参数的实时监测提供了一个有效的手段.
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文献信息
篇名 基于支持向量机的软测量方法及其在生化过程中的应用
来源期刊 仪器仪表学报 学科 工学
关键词 软测量 最小二乘支持向量机 生物发酵 青霉素浓度
年,卷(期) 2006,(3) 所属期刊栏目 学术论文
研究方向 页码范围 241-244,271
页数 5页 分类号 TP274
字数 3574字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:0254-3087.2006.03.006
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王小刚 东北大学教育部暨辽宁省流程工业综合自动化重点实验室 21 333 10.0 18.0
5 王福利 东北大学教育部暨辽宁省流程工业综合自动化重点实验室 200 3025 30.0 44.0
9 常玉清 东北大学教育部暨辽宁省流程工业综合自动化重点实验室 58 964 16.0 29.0
13 吕哲 东北大学信息科学与工程学院 14 465 9.0 14.0
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研究主题发展历程
节点文献
软测量
最小二乘支持向量机
生物发酵
青霉素浓度
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
仪器仪表学报
月刊
0254-3087
11-2179/TH
大16开
北京市东城区北河沿大街79号
2-369
1980
chi
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