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基于模糊C均值聚类与集成高斯过程回归的赖氨酸发酵过程软测量建模与应用的中期报告
背景介绍：
赖氨酸作为一种重要的氨基酸，在生物制药领域中应用广泛，其生产过程需要对发酵过程进行监测和控制。然而，传统的实时监测方法的时间和精力成本较高。因此，软测量技术成为研究的热点。本研究旨在基于模糊C均值聚类与集成高斯过程回归进行赖氨酸发酵过程软测量建模与应用。
研究内容：
1.确定软测量指标
通过对赖氨酸发酵过程中相关因素的分析，选取了溶氧、发酵温度、pH值、液态体积和氨基氮作为软测量指标。
2.模糊C均值聚类
利用MATLAB软件进行模糊C均值聚类，对采集到的数据进行处理并将数据分为6个类别。
3.集成高斯过程回归
基于集成高斯过程回归模型构建软测量模型，并进行模型优化，通过交叉验证法确定最优解。
4.软测量模型应用实践
将优化后的软测量模型应用于赖氨酸发酵过程中，进行了实验验证和分析。
研究成果：
通过软测量建模，实现了对赖氨酸发酵过程的实时监测和控制。软测量模型的建立和优化，提高了赖氨酸发酵过程的稳定性和生产效率，为生产赖氨酸提供了可靠的技术支持。
未来展望：
本研究的未来工作将集中在完善软测量模型，进一步提高模型的精度和预测能力。同时，还可以将此方法应用于其他生物制药制造过程的软测量建模中，扩展其在工业自动化控制系统中的应用。