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基于聚类与改进主元回归的赖氨酸发酵软测量建模及应用.pptx
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基于聚类与改进主元回归的赖氨酸发酵软测量建模及应用.pptx
添加副标题目录PART01PART02聚类算法的选择与原理聚类算法在赖氨酸发酵过程中的实施步骤聚类结果的分析与评价PART03传统主元回归算法的原理与局限性改进主元回归算法的提出与实现改进主元回归算法在赖氨酸发酵软测量建模中的实施步骤建模结果的分析与评价PART04软测量模型的应用场景与优势软测量模型在赖氨酸发酵过程中的实际应用效果与传统方法的效果比较与分析PART05基于深度学习的软测量建模方法研究软测量模型在工业生产中的推广应用研究结合大数据技术的软测量模型优化研究感谢您的观看
2024-10-02
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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赖氨酸是一种重要的氨基酸，广泛应用于生物制药、食品和饲料等领域。软测量技术的应用可以实现对赖氨酸发酵过程进行实时监测及质量预测，提高产量和降低生产成本。本论文基于模糊C均值聚类(FuzzyC-meansclustering)和集成高斯过程回归(EnsembleGaussianProcessRegression)算法，建立了赖氨酸发酵过程的软测量模型，并将其应用于实际生产中。首先，介绍了赖氨酸发酵过程的背景和意义。赖氨酸是一种必需的氨基酸，
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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
2024-09-18
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