基于支持向量机的生物发酵软测量技术研究的任务书.docx

基于支持向量机的生物发酵软测量技术研究的任务书
任务书
一、课题背景
生物发酵过程是一种复杂的生物化学反应过程，生物发酵产品的质量和产量目前很难直接、精确地被观测、测量和控制，由此引发了对生物发酵软测量技术的研究。软测量技术是指采用计算机软件技术实现对过程中难以测量的相关变量进行实时预测、监测和控制的技术。其中，基于支持向量机的软测量技术由于其具有强大的非线性拟合能力、泛化能力和鲁棒性，在过程控制领域中被广泛应用。
二、研究目标
本课题旨在开展基于支持向量机的生物发酵软测量技术研究，并以某生物发酵制品生产企业为研究对象，通过实时监测和预测关键参数，提高产品质量和生产效率，降低生产成本。
三、研究内容
1.生物发酵过程相关变量的选择和提取：根据生物发酵反应机理及其相关文献，选取反应过程中与产品产量和质量密切相关的变量，并对这些变量进行有效提取和分析。
2.基于支持向量机的软测量模型的建立：将生物发酵过程相关变量作为输入数据，将实际产量作为输出数据，结合支持向量机方法建立软测量模型，并进行模型的优化和参数调整。
3.模型的验证与应用：通过与实际数据的比对验证模型的准确性和可靠性，并在某生物发酵制品生产企业进行现场批次试验，对模型进行应用和验证，实现关键过程变量的实时监测、预测和控制。
四、研究意义
通过该研究，可以把握生物发酵过程的规律和特点，对生物发酵软测量技术的理论和应用进行深入研究，提高生产企业的自主研发能力和市场竞争力，提升生产效率和产品质量，为生物制药的发展做出贡献。
五、进度安排
阶段一：文献综述和理论研究，时间：1个月
阶段二：数据采集和预处理，时间：2个月
阶段三：基于支持向量机的软测量模型建立，时间：3个月
阶段四：模型验证和实验应用，时间：4个月
阶段五：报告撰写和总结，时间：2个月
六、预期成果
1.发表学术论文1篇，申请专利1项；
2.成功应用基于支持向量机的生物发酵软测量技术于某生物制品生产企业，提高产品质量、生产效率和自主研发能力，降低生产成本。
七、参考文献
[1]王光华,祁勇,周少华.基于支持向量机的过程软测量建模方法[J].控制理论与应用,2004,21(6):978-983.
[2]杨俊波,孙文山,金启龙.基于支持向量机的工业过程软测量研究进展[J].现代化工,2009(7):24-29.
[3]沈美宇,陈路,刘桂新.基于PCA-LSSVM的连续发酵过程软测量研究[J].南京工业大学学报(自然科学版),2012,34(6):14-18.
[4]ZHUSY,HUCY,ZHOUGL,etal.Animprovedsupportvectormachines-basedsoftsensorforbioprocessmonitoringandcontrol:casestudyinpolymerproduction[J].JournalofChemicalTechnologyandBiotechnology,2013,88(4):705-712.
[5]李振江,王翠林,崔秀英,等.基于SVM自适应优化的生物发酵过程软测量建模[J].传感器与微系统,2015(4):29-32.