模糊支持向量机在青霉素发酵中的应用

支持向量机（SVM）是一种基于结构风险最小化原理(SRM)的学习算法，也是一种具有很好的泛化性能的回归方法。针对青霉素发酵过程中的菌体浓度进行软测量建模，提出了一种新的基于距离的模糊支持向量机，并用序列最小优化算法(SMO)求解优化问题。仿真实例说明能够对青霉素发酵过程中不可在线测量的变量进行软测量，达到了较高的测量精度。关键词:  支持向量机；模糊；菌体浓度；距离；序列最小优化；Application  of  Fuzzy  Support  Machine  in  Penicillin  Ferment  Zhenya  Yu,  Wenxia  Wang,  Feng  Pan  （School  of  Communication  and  Control  Engineering,  Southern  Yangtze  University,  Wuxi  214122）  Abstract:  Support  vector  machine  (SVM)  is  a  learning  algorithm  based  on  structural  risk  minimization  (SRM),  it  is  a  good  regression  way,  which  has  good  generalization  ability  also.  A  fuzzy  support  vector  machine  based  on  distance  which  used  to  model  the  mycelial  concentration  by  soft  sensor  is  proposed  in  this  article.  The  optimization  question  is  resolved  by  sequential  minimal  optimization  (SMO).  The  simulation  example  shows  that  this  FSVM  could  measure  the  parameters,  which  could  not  be  measured  online  during  the  course  of  penicillin  fermentation,  with  a  high  precision.Keyword:  support  vector  machine;  fuzzy;  mycelial  concentration;  distance;  sequential  minimaloptimization