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基于支持向量机的生物发酵软测量技术研究的中期报告
一、研究背景和意义：
在生物发酵过程中，监测和控制关键过程参数的变化是保证产品质量和生产效率的关键。然而，传统的实验方法只能进行离线的参数测量，不能实时监测和控制生产过程，无法满足工业化生产的实际需求。因此，软测量技术成为实现实时监测和控制的重要手段。
支持向量机（SVM）是一种强大的非线性建模方法，已被广泛应用于生物发酵过程的建模和预测中。SVM能够有效地处理高维、非线性和小样本数据集，且具有较强的泛化能力和精度，因此在软测量领域具有广泛的应用价值。
二、研究内容和进展：
本研究基于SVM建立了生物发酵过程关键参数的软测量模型，并应用于实际生产中的葡萄糖酸钠发酵过程进行实验验证。研究内容包括以下几个方面：
1、建立生物发酵关键参数的数据采集系统：设计了生物发酵参数的数据采集装置，可以实时采集温度、pH值、溶解氧等参数，并将其传输到计算机上进行处理。
2、数据预处理：在采集到的数据中，存在一些缺失值和异常值，需要进行预处理。本研究采用的方法包括缺失值插补和离群值剔除。
3、建立SVM软测量模型：使用采集到的数据建立SVM模型，并进行模型优化。在模型建立和优化中，采用了多种参数调节方法，如交叉验证、网格搜索等。
4、模型评价和验证：通过比较预测结果和实际值之间的误差和拟合度等指标，对模型进行评价和验证。同时，将模型应用于实际生产中的葡萄糖酸钠发酵过程，进行了实验验证。
5、模型应用：在模型应用过程中，对模型进行了在线测试和控制，实现了对发酵过程的实时监测和控制。同时，通过对模型的分析和验证，发现SVM软测量模型能够较好地预测和控制生物发酵过程中的关键参数变化，可作为一种有效的软测量技术被广泛应用于工业生产中。
三、研究展望：
本研究已经实现了对生物发酵过程关键参数的实时监测和控制，但仍存在一些问题需要进一步研究和改进。首先，需要进一步优化SVM模型，提高模型的准确性和稳定性。其次，需要进一步探索其他机器学习算法在生物发酵软测量中的应用。最后，需要不断优化实验方法和数据处理技术，提高软测量技术在实际生产中的应用效果。