论文部分内容阅读
谷氨酸发酵过程具有高度的非线性和时变性,并且内在机理非常复杂。要实现对谷氨酸发酵过程的优化和控制,获得足够的发酵过程信息是必要的。但由于缺乏可靠的传感器用于过程变量的在线检测,因此,探求合适的智能建模方法,并将其应用于谷氨酸发酵过程已成为一个重要的研究方向。一直以来,研究人员提出了多种谷氨酸发酵过程的建模方法,包括机理建模方法、神经网络建模方法以及支持向量机方法等。机理模型需要大量经验知识的积累和大量计算,建立起来相对麻烦,且准确度不高;神经网络理论基于经验风险最小化原则,容易出现过拟合、