【出 处】：《 计算机仿真 》 CSCD 2013年第4期 361-364页,共4页

【作 者】： 韩芳 [1] ; 王新香 [2] ; 王爱民 [1]

【摘 要】 研究青霉素发酵优化问题。青霉素发酵过程是一种复杂的生化反应系统，生物参数难获得，许多代谢途径尚不明确，传统方法无法建立精确数学模型。然而支持向量机不需要了解青霉素发酵系统的内部结构，具有智能性、自学习能力，可以解决复杂青霉素发酵建模问题。因此，以青霉素发酵过程生化机理模型产生的数据为样本，训练支持向量机，并采用粒子群算法对支持向量机参数优化，建立了支持向量机的发酵过程模型。仿真结果表明，支持向量机可以对青霉素发酵过程进行状态变量的估算与预测，为有效提高青霉素发酵预测精度，提供了实际有效的指导作用。