基于聚类动态LS-SVM的L-赖氨酸发酵过程软测量方法

作     者：孙玉坤 王博 黄永红 嵇小辅 Sun Yukun;Wang Bo;Huang Yonghong;Ji Xiaofu

作者机构：江苏大学电气信息工程学院镇江212013 

出 版 物：《仪器仪表学报》 (Chinese Journal of Scientific Instrument)

年 卷 期：2010年第31卷第2期

页      面：404-409页

核心收录：

学科分类：08[工学] 081202[工学-计算机软件与理论] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家863计划(2007AA04Z179) 高等学校博士学科点专项基金(20070299010)资助项目 

主　　题：软测量 模糊C均值聚类 动态最小二乘支持向量机 L-赖氨酸发酵过程 

摘      要：针对生化反应过程中软测量模型存在的模型失效问题,提出了一种基于模糊C均值聚类(FCM)和动态LS-SVM的混合建模方法。首先,采用FCM算法将训练集分成具有不同聚类中心的子集,然后对每一类分别采用LS-SVM进行训练并建立子模型。对于带有新信息的样本数据首先计算其对每一类的模糊隶属度函数,然后用隶属度最大的一类所对应的子模型进行动态学习,并更新子模型。将所提出的软测量建模方法用于对L-赖氨酸发酵过程关键生物量参数的预测,实验结果表明所提出的建模方法可以有效地增强软测量模型适应工况变化的能力,提高其预测精度。