【摘 要】
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为提高对发酵过程中质量变量的预测精度,解决发酵数据非线性的问题,提出一种基于核二次互信息回归的质量预测模型。将非线性过程数据核映射至高维特征空间,使其线性可分;基于高维特征空间,使用Renyi二次熵与二次互信息定义目标函数提取过程特征,建立过程特征与质量变量间的回归模型;二次互信息可衡量变量间的非线性关系。仿真实验及大肠杆菌发酵生产数据的实验结果表明,该方法具有较高质量预测精度,对非线性数据有较强处理能力。
【机 构】
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北京工业大学信息学部,北京工业大学数字社区教育部工程研究中心,北京工业大学城市轨道交通北京实验室,北京工业大学计算智能与智能系统北京市重点实验室,内蒙古工业大学电力学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61803005、61640312、61763037),北京市自然科学基金项目(4172007、4192011)。
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为提高对发酵过程中质量变量的预测精度,解决发酵数据非线性的问题,提出一种基于核二次互信息回归的质量预测模型。将非线性过程数据核映射至高维特征空间,使其线性可分;基于高维特征空间,使用Renyi二次熵与二次互信息定义目标函数提取过程特征,建立过程特征与质量变量间的回归模型;二次互信息可衡量变量间的非线性关系。仿真实验及大肠杆菌发酵生产数据的实验结果表明,该方法具有较高质量预测精度,对非线性数据有较强处理能力。
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