基于改进极限学习机的生物发酵软测量建模方法研究的任务书.docx

基于改进极限学习机的生物发酵软测量建模方法研究的任务书
一、选题背景与意义
生物发酵过程是一种重要的生产过程，在生产过程中，生产过程中的各种参数测量，诸如温度、pH、氧气供应等都会对生物发酵过程的最终结果产生影响。而传统的实验室测量有着信息捕获缺失、实时性差、难以实现大规模测量等限制，这也为发展生物发酵过程中的在线软测量技术提供了契机。因此，生物发酵软测量建模的研究对于提高生物发酵过程的自动化和智能化水平具有重要意义。
极限学习机（ExtremeLearningMachine，ELM）作为一种新型的人工神经网络算法，具有参数少、计算速度快、解决高维问题方便等特点，近年来逐渐受到了学术界和工业界的广泛关注和研究。同时，随着ELM算法的不断发展和完善，ELM算法在生物发酵软测量建模方面的应用也逐渐成熟。
本研究基于改进极限学习机的生物发酵软测量建模方法，旨在提高生物发酵过程的精度和可控性，以推动生物发酵反应自动化的发展和生物制品工业的进步，具有重要的理论和实践意义。
二、研究内容与方向
研究内容：
本研究将对生物发酵过程的检测数据进行采集和分析，研究基于改进极限学习机的生物发酵软测量建模方法。主要涉及以下研究内容：
1.生物发酵过程中关键参数的采集和处理：通过采集温度、pH值、氧气供应等关键参数的数据，建立相应的指标体系，并进行预处理和特征提取。
2.改进极限学习机模型的建立：基于生物发酵过程的检测数据，建立改进极限学习机模型，对模型进行训练和测试，并对模型进行优化。
3.生物发酵软测量建模的应用：将改进极限学习机模型应用于生物发酵过程的软测量建模中，并对模型进行实时监控和控制。
研究方向：
本研究主要涉及以下方向：
1.生物发酵过程测量技术：针对生物发酵过程中温度、pH值、氧气供应等关键参数的测量技术进行研究。
2.改进极限学习机算法：针对极限学习机算法进行改进，提高其在生物发酵软测量建模中的适用性。
3.生物发酵软测量建模：根据实验数据，对生物发酵过程进行软测量建模，并进行实时性监测和控制。
三、研究方法和技术路线
研究方法：
本研究将采用实验室实验与计算模拟相结合的研究方法，具体流程如下：
1.生物发酵过程检测数据采集与分析：采用实验室实验方法，对生物发酵过程中温度、pH值、氧气供应等关键参数进行实时检测，并对数据进行分析。
2.指标体系建立与预处理：建立生物发酵过程中关键参数的指标体系，对数据进行预处理和特征提取。
3.改进极限学习机模型的建立：基于实验数据，采用改进的极限学习机算法建立生物发酵软测量建模模型。
4.模型训练和测试：对建立的模型进行训练和测试，并对模型进行优化和改进。
5.应用实践：将改进极限学习机模型应用于生物发酵软测量建模中，并对模型进行实时监控和控制。
技术路线：
本研究的技术路线如下：
1.生物发酵过程检测数据采集技术：采用实验室实验方法和传感器技术进行数据采集。
2.指标体系建立与预处理技术：采用主成分分析、小波变换等方法对采集的数据进行预处理和特征提取。
3.改进极限学习机模型建立技术：基于改进极限学习机算法，采用Python编程语言进行算法实现和建模。
4.模型训练和测试技术：采用交叉验证、误差分析等方法对模型进行训练和测试。
5.软测量建模应用技术：采用LabVIEW等软件进行实时监控和控制。
四、研究预期成果
1.生物发酵过程中关键参数的采集与处理技术；
2.改进极限学习机模型的建立技术，以及能够适用于生物发酵软测量建模的改进算法；
3.生物发酵软测量建模应用技术，能够实现对生物发酵过程的实时监控和控制；
4.生物发酵软测量建模的应用案例，验证改进极限学习机的适用性和有效性。
五、研究计划进度
本研究计划于2022年9月开始，为期2年，具体进度安排如下：
1.第1-6个月：采集生物发酵过程的检测数据，建立指标体系，进行预处理和特征提取。
2.第7-12个月：基于改进极限学习机算法建立生物发酵软测量建模模型，进行优化和改进。
3.第13-18个月：对建立的模型进行训练和测试，进行误差分析和交叉验证，提高模型的精度和稳定性。
4.第19-24个月：将改进极限学习机模型应用于生物发酵软测量建模中，并进行实时监控和控制，验证模型的适用性和有效性。
六、研究经费预算
本研究的经费预算主要涉及实验室设备、实验耗材、工资、差旅费等方面，预计总经费不少于50万元。
七、研究团队
本研究团队由博士生导师和硕士研究生组成，同时邀请具有丰富经验和专业知识的专家进行指导和协助，确保研究成果的质量和可靠性。