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《大连理工大学》 2010年
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基于支持向量机的发酵过程建模研究

韩艳  
【摘要】: 基因工程在现代社会中占据着越来越重要的地位,其主要原因在于可以利用基因工程菌实现很多结构复杂且不易合成的热门生物产品。大肠杆菌所具有得结构简单、生长周期较短、生长条件清楚的优点使其广泛地用作表达载体,因此大肠杆菌的发酵成为现在研究的热点之一。 在大肠杆菌发酵过程中存在着非线性、滞后性和不确定性等问题,较难测试它的实时在线重要变量,严重制约了在发酵中对影响发酵结果参数的准确调节以及进一步的优化和控制,因此对大肠杆菌发酵过程进行建模具有重要的意义。在发酵过程中,目前最流行的建模方法是神经网络方法,它是基于经验风险最小化原则进行建模,容易产生过学习以及陷入局部最小的问题,而支持向量机方法是一种基于结构风险最小化原则的方法,引入了核函数和高维空间的概念,能有效地避免上述问题,因此本文使用支持向量机方法进行发酵过程的预测建模。然后通过对比使用SVM方法和BP神经网络方法所建立的预测模型,仿真结果表明支持向量机更加适合于大肠杆菌高密度发酵建模。 在使用SVM方法时,由于在建模前要进行参数选择,目前选择参数的方法主要是根据专家经验和试凑法,得到的结果往往不够精确。针对这个问题,本文分析了蚁群算法的原理及优点,提出使用蚁群算法寻找高精度的支持向量机参数的方法。仿真结果表明,该方法建立的预测模型可以在较短的时间内搜索到高精度的支持向量机参数,使用该参数建立的模型具有良好的拟合和泛化能力,预测精度较高,为大肠杆菌高密度过程的控制提供了较为准确的预测模型。 支持向量机方法对不同的数据有不同的参数,使用蚁群算法在给定数据的基础上进行参数的搜索,这种思想建立的模型可以容易的应用于其他物质的发酵建模中,为微生物发酵建模提供了比较通用的方法。
【学位授予单位】:大连理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TQ920.1

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