基于模糊C均值聚類與集成高斯過程回歸的賴氨酸發(fā)酵過程軟測量建模與應用.pdf

1、生物工程是20世紀70年代興起的一門綜合應用學科，對人類社會的進步起著至關重要的作用。生物發(fā)酵作為生物工程的一個分支，是一種利用微生物或活性離體酶的某些功能，為人類生產(chǎn)有用的生物產(chǎn)品的工程技術。生物發(fā)酵過程涉及生命體的生長繁殖過程，其內(nèi)在機理十分復雜，特別是一些關鍵生物參數(shù)（如基質(zhì)濃度、菌體濃度、產(chǎn)物濃度等）難以在線實時測量，嚴重影響了其自動化控制水平，成為制約生物發(fā)酵過程自動化水平的重要難題。本文以氨基酸類典型菌種賴氨酸發(fā)酵過程為研究

2、對象，在分析賴氨酸發(fā)酵過程特性與機理的基礎上，提出了在線檢測基質(zhì)濃度、菌體濃度、產(chǎn)物濃度三個關鍵生物參數(shù)的模糊C均值聚類(FCM)-集成高斯過程回歸的軟測量模型。并以MATLAB與VC++開發(fā)平臺為基礎，開發(fā)了賴氨酸發(fā)酵過程軟測量系統(tǒng)，并開展了初步試驗研究。本文主要研究工作總結(jié)如下:
　　(1)分析了賴氨酸發(fā)酵工藝原理，針對賴氨酸發(fā)酵過程分為延滯期、指數(shù)生長期、穩(wěn)定期、死亡期4個典型反應周期的特點，采用FCM算法對賴氨酸發(fā)酵過程數(shù)

3、據(jù)進行聚類分析，使發(fā)酵數(shù)據(jù)更客觀、有針對性、解釋性強，以此提高學習機的訓練精度。
　　(2)針對賴氨酸發(fā)酵過程中的三個關鍵生物參數(shù)（菌體濃度、基質(zhì)濃度、產(chǎn)物濃度）難以在線測量的難題，本文提出基于FCM與集成高斯過程回歸軟測量模型。與此同時，分別建立高斯過程回歸軟測量模型、集成高斯過程回歸軟測量模型和基于FCM的高斯過程軟測量回歸模型與本文所提出的軟測量模型進行對比研究，仿真結(jié)果顯示，基于FCM與集成高斯過程回歸軟測量模型預測精度高