微生物发酵过程的LS-SVM软测量及工程化技术研究的开题报告

微生物发酵过程的LS-SVM软测量及工程化技术研究的开题报告一、选题背景微生物发酵过程是工业生产、食品加工与制药等领域中广泛应用的一项生物化学过程。而对于微生物发酵过程的过程监测与控制是实现优良产品质量与生产效率的重要手段。LS-SVM是一种新型的支持向量机算法，能够克服传统支持向量机算法中需要确定许多参数的问题，在工业应用中得到了广泛应用。因此，本文将探讨如何利用LS-SVM软测量技术实现对微生物发酵过程中关键指标的在线预测，并将尝试将该技术进行工程化的应用，以实现实时、高效、准确的发酵过程控制。二、选题意义目前，传统的微生物发酵过程监测与控制方法主要依赖于离线实验室测试，其操作步骤繁琐、周期长、成本高，无法满足工业化生产的需求。同时，传统的监测方法往往只能获得离散的数据点，难以反映微生物发酵过程中的复杂动态变化，难以及时发现并修正异常情况，因此，在线监测与控制技术是实现微生物发酵过程自动化、高效化、低成本化的必要手段。利用LS-SVM软测量技术实现微生物发酵过程的关键指标的在线预测，可以实现数据的持续流动，实现对过程状态的实时监测，使得工艺的畅通运行在人工干预的基础上得以最大限度地保障，为工业生产提供了有力的技术手段。三、研究内容本文将首先建立微生物发酵过程中关键指标的预测模型，然后将该模型进行LS-SVM软测量技术的优化，实现对微生物发酵过程中关键指标的在线预测。随后，将进行多次实验验证，分析该模型的准确度、稳定性和可靠性。最后，将尝试将该技术进行工程化应用，实现对微生物发酵过程的实时监测与控制。四、预期结果实现对微生物发酵过程中关键指标的在线预测，建立LS-SVM软测量模型，在多次实验中对该模型进行验证，并将该技术进行工程化应用，实现对微生物发酵过程的实时监测与控制，提高工业生产效率，减少生产成本。五、研究方法1.收集并整理微生物发酵过程的相关信息和大量实验数据，建立微生物发酵过程的关键指标预测模型。2.将模型进行LS-SVM软测量技术的优化。3.进行模型的多次实验验证，分析其性能。4.将该技术进行工程化应用。六、可行性分析本课题涉及多个学科，需要综合运用数学、统计、计算机等多种技能对微生物发酵过程的关键指标进行预测，并通过LS-SVM软测量技术进行优化，提高模型的准确性和稳定性。经过多次实验验证，旨在最终实现对微生物发酵过程的实时监测与控制。本课题具有一定的理论和实际意义，具有较强的可行性。七、研究进度安排第一年：1.调研与文献研究。2.建立微生物发酵过程中关键指标预测模型。3.实验数据的收集与整理。第二年：1.将模型进行LS-SVM软测量技术的优化。2.进行模型的多次实验验证，分析其性能。第三年：1.将该技术进行工程化应用。2.论文撰写与答辩准备。八、参考文献1.阎学通,罗俊如,宋海军.工业发酵离线在线检测技术综述[J].生物技术通报,2010,26(04):109-113.2.ZhouG,LuJ,ChenP.Asupportvectormachineapproachtoassessthefed-batchfermentationprocessforaceticacidproduction[J].BioprocessEngineering,2011,34(5):579-586.3.吕煜,田增毅.贯通式面包烤房蒸汽温度的LS-SVM软测量[J].西南交通大学学报,201