基于支持向量机的发酵过程菌体浓度软测量研究的任务书.docx

基于支持向量机的发酵过程菌体浓度软测量研究的任务书
任务书
一、问题背景
发酵是将微生物细胞利用各种可生物降解废弃物或廉价原料作为能源和营养基质，在一定的生理条件下进行代谢，使其产生有用代谢产物、生物转化或生物降解的一种高效、可持续的技术方法。发酵过程中的微生物菌体是生产酶和生物质的基础，其浓度是反映发酵过程的重要物理量。目前，测量菌体浓度通常采用舱内观测法、离心分离法、显微镜法、荧光法和合成氨法等传统方法。然而，这些方法具有操作复杂、检测精度低、费时费力等缺点，难以实现在线和实时测量。
支持向量机（SVM）是一种基于统计机器学习的分类、回归问题的算法，被广泛应用于数据挖掘、模式识别、智能控制等领域。SVM具有良好的泛化能力和解决高维空间、小样本、非线性分类等问题的能力。基于SVM的软测量方法可以利用历史数据对变量进行预测和估计，实现对相关物理量的在线监测与控制。因此，基于SVM的软测量方法可以用于发酵过程中微生物菌体浓度的实时监测和预测。
二、任务要求
1.收集发酵过程中微生物菌体浓度的样本数据，利用机器学习算法分析样本数据，构建基于支持向量机的软测量模型。
2.根据构建的模型，实现发酵过程中微生物菌体浓度的在线测量和预测，并开发相应的软件系统。
3.针对构建的模型进行评估和验证，分析模型的优缺点，为实际应用提供技术支持。
三、任务内容
1.收集发酵过程中微生物菌体浓度的样本数据，包括不同时间和不同发酵条件下的数据，要求样本数据具有代表性。
2.利用Python、Matlab等软件，实现基于支持向量机的机器学习算法，构建发酵过程中微生物菌体浓度的软测量模型，并使用交叉验证等方法对模型进行优化和调整。
3.开发软件系统，实现对发酵过程中微生物菌体浓度的在线测量和预测，并将结果以图形、表格等形式显示出来，方便用户进行监测和分析。同时，还需提供数据处理、图像分析等功能，完善软件系统的应用性和实用性。
4.对构建的模型进行评估和验证，包括模型的精度、鲁棒性、预测效果等指标，以及模型与实际测量结果的对比分析。同时，还需探讨模型的适用性和局限性，并提出进一步改进和优化的建议。
四、任务计划
任务计划如下：
1.完成数据收集和预处理，搭建支持向量机软测量模型，两周时间。
2.实现软件系统，完成在线测量和数据显示功能，一周时间。
3.进行模型的优化和调整，针对不同数据进行模型分析与比较，两周时间。
4.对构建的模型进行评估和验证，提出优化和改进建议，一周时间。
总计用时：6周时间。
五、任务要求
1.对发酵过程中微生物菌体浓度的相关知识和支持向量机算法有一定的了解和掌握。
2.熟悉Python、Matlab等机器学习和图像处理相关的编程工具和软件，具有一定的编程能力。
3.具备良好的沟通能力和团队合作意识，能够与团队成员紧密配合，高效完成任务。
4.具备一定的科研思维和创新意识，能够发现问题并提出解决方案。
五、参考文献
1.LiuH.Softsensingtechnologyoffermentationprocess[D].SouthwestUniversity,2016.
2.LiZ,SuM,CaiX,etal.PredictionofbiomassconcentrationinahighcelldensitycultureofEscherichiacoliusingsupportvectormachines[J].BiochemicalEngineeringJournal,2010,50(1/2):56-61.
3.ZhaoL,LiR,WuJ,etal.Asoft-sensormodelingstrategybasedonkernelSVMfordynamic
fermentationprocess[J].ChemicalEngineeringScience,2010,65(1):507-520.
4.NielsenJ.Productionofbiopharmaceuticalproteinsbyyeast:advancesthroughmetabolicengineering[J].Bioengineered,2013,4(3):207-211.
5.WangG,XuF,QuH,etal.Supportvectormachine-basedsoftsensorformonitoringandcontroloffermentationprocesses[J].Industrial&,ChemicalResearch,2012,51(22):767-775.