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摘要:
青霉素发酵过程具有较强的非线性、时变性、阶段性和不确定性,基于单一的软测量模型对产物浓度进行在线估计,难以满足系统对模型精度的要求。针对上述问题,提出一种改进密度峰值聚类的多模型软测量建模方法来估计青霉素发酵过程中的产物浓度。首先,引入相似度函数代替欧氏距离计算样本点的k近邻,并且计算样本点与其k近邻之间的共享近邻,进而利用样本点的k近邻及共享近邻重新定义样本点的局部密度。其次,利用样本点之间的k近邻关系来重新定义样本点的分配策略;通过改进的聚类算法得到各聚类子集,分别建立基于最小二乘支持向量机的软测量模型。Pensim仿真平台的验证结果表明,改进的聚类算法能够更加准确地对样本数据进行聚类,从而有效提高青霉素发酵过程软测量模型的估计精度。
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文献信息
篇名 基于改进DPC的青霉素发酵过程多模型软测量建模
来源期刊 化工学报 学科
关键词 改进密度峰聚类 算法 软测量 模型 发酵
年,卷(期) 2021,(3) 所属期刊栏目 过程系统工程
研究方向 页码范围 1606-1615
页数 9页 分类号 TP274
字数 语种 中文
DOI 10.11949/0438-1157.20200802
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研究主题发展历程
节点文献
改进密度峰聚类
算法
软测量
模型
发酵
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
化工学报
月刊
0438-1157
11-1946/TQ
大16开
1923-01-01
chi
出版文献量(篇)
11879
总下载数(次)
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总被引数(次)
117834
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