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基于连续隐Markov模型的发酵过程关键状态变量软测量被引量：2: 2011年; 针对生物发酵过程中一些关键状态变量难以用仪表进行在线检测的问题,提出了一种基于连续隐Markov模型(CHMM)的软测量方法.首先,为增加模型预测的鲁棒性,采用多观测样本序列训练CHMM模型库,运用Baum-Welch参数重估修正公式实现CHMM参数优化;然后,将新样本观测向量输入训练好的CHMM模型库,并基于Viterbi算法计算新样本在模型库中各个CHMM内的输出概率;最后,通过加权平均运算得出软测量结果.将所提出的方法应用于红霉素发酵过程菌体质量浓度软测量,并进行了建模与仿真研究.结果表明:所建CHMM软测量模型能够很好地用于生物发酵过程菌体质量浓度值预测,且预测效果优于人工神经网络软测量模型.; 刘国海江兴科梅丛立; 关键词：发酵过程软测量建模方法

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梅丛立