支持向量机预测古龙酸发酵产量：一种数据驱动的工业监控策略

本篇论文深入探讨了基于支持向量机(Support Vector Machine, SVM)的古龙酸(2-keto-L-Gulonic acid)发酵过程产量预报方法。古龙酸作为维生素C的重要前体，主要通过巨大芽孢杆菌(Bacillus megaterium)和氧化葡萄糖酸杆菌(Gluconobacter oxydans)的混菌流加发酵工艺生成。然而，由于两种微生物之间的相互作用机制复杂，传统的动力学建模在准确预测发酵过程中的产量方面存在挑战。 论文作者崔蕾和袁景淇，来自上海交通大学自动化系，他们采用了数据驱动的策略，即通过支持向量机技术来解决这个问题。支持向量机是一种强大的机器学习工具，其在非线性映射和高维空间中具有优秀的分类和回归能力，特别适用于处理复杂的数据关系。在实际应用中，他们将SVM应用于工业发酵过程，通过实时收集并分析数据，实现了古龙酸产量的在线预报。 滚动学习-预报技术的应用是论文的核心亮点之一。这种方法能够动态地适应发酵过程中不断变化的条件，有效处理时变特性，确保了预测模型的稳定性和准确性。通过这种技术，作者成功地提升了预报精度，并能在早期发现发酵过程中的异常批次，这对于产品质量控制和生产优化具有重要意义。 论文的关键字包括维生素C、2-酮基-L-古龙酸、支持向量机以及滚动学习-预报，这些词汇强调了研究的核心内容和方法。这篇研究为工业发酵领域的产量管理提供了一种创新且实用的解决方案，对于提升发酵效率和产品质量具有潜在的实际价值。