原文服务方: 计算机测量与控制       
摘要:
针对当前微生物发酵过程存在因为生物传感器不具备足够的准确性和灵敏性,实验时的菌液和产物浓度等生化指标难以实时监测和控制等缺点,提出了采用量子粒子群优化算法(QPSO)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)参数的QPSO-LSSVM混合建模新方法,并用于多粘菌素的发酵过程建模;同时,基于此模型,采用QPSO算法对pH值与溶解氧浓度Do控制轨线进行优化研究;首先,利用LSSVM进行发酵过程的建模,然后采用QPSO对LSSVM建模过程中的重要参数进行优化调整,形成QPSO-LSSVM混合建模与优化控制方法;仿真结果表明,该方法得到的模型能取得更好的预测效果,优化后的pH值与Do浓度控制轨线能够提高最终的产物浓度;该方法用于发酵过程的建模和重要参数的优化控制是可行的、有效的.
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文献信息
篇名 发酵过程混合建模与优化控制新方法
来源期刊 计算机测量与控制 学科
关键词 最小二乘支持向量机 量子粒子群优化算法 多粘菌素 发酵过程建模 优化控制
年,卷(期) 2014,(12) 所属期刊栏目 算法、设计与应用
研究方向 页码范围 4187-4189,4209
页数 4页 分类号 TQ920.1
字数 语种 中文
DOI
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 赵丽平 信阳农林学院计算机系 27 37 3.0 5.0
2 吴桂玲 信阳农林学院计算机系 11 15 2.0 3.0
3 张耀军 信阳农林学院计算机系 19 27 3.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
最小二乘支持向量机
量子粒子群优化算法
多粘菌素
发酵过程建模
优化控制
研究起点
研究来源
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期刊影响力
计算机测量与控制
月刊
1671-4598
11-4762/TP
大16开
北京市海淀区阜成路甲8号
1993-01-01
出版文献量(篇)
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