隨著工業(yè)化的進(jìn)步,能源成為社會(huì)發(fā)展不可或缺的一部分,然而石油等不可再生資源越來越少且環(huán)境污染大,因此可再生新能源的研究工作成為現(xiàn)代發(fā)展的重點(diǎn)之一。丁醇具有辛烷值高、低吸濕性、可與汽油任意比混合等優(yōu)點(diǎn),是新能源的突出代表。為避免傳統(tǒng)化工合成丁醇方法產(chǎn)生的環(huán)境污染、操作復(fù)雜和高成本等問題,提出將秸稈作為基質(zhì)進(jìn)行微生物發(fā)酵合成丁醇的方法。秸稈經(jīng)過各種酶的水解可得到含有多種糖類的糖化液,在糖化液中接種拜氏梭菌經(jīng)過代謝合成丁醇。經(jīng)過對秸稈發(fā)酵合成丁醇的工藝研究確定發(fā)酵過程中的關(guān)鍵生物量,由關(guān)鍵生物量的動(dòng)力學(xué)分析篩選出關(guān)鍵影響因子確定最優(yōu)發(fā)酵條件。為提高發(fā)酵效率需要實(shí)時(shí)準(zhǔn)確的測量關(guān)鍵生物量,引入軟測量對不可直接測量的關(guān)鍵生物量進(jìn)行預(yù)測。微生物發(fā)酵初期樣本數(shù)據(jù)較少,支持向量機(jī)（Support Vector Machines,SVM）對小樣本具有很高的泛化能力,因此以支持向量機(jī)為基礎(chǔ)進(jìn)行算法優(yōu)化。貝葉斯方法具有良好的拓展性可與多種算法融合,并且貝葉斯方法可解決數(shù)據(jù)偏差、數(shù)據(jù)缺失等問題,因此利用貝葉斯方法對支持向量機(jī)進(jìn)行優(yōu)化,將所得到的貝葉斯優(yōu)化的支持向量機(jī)算法（Support Vector Machi... 

【文章來源】：江蘇大學(xué)江蘇省

【文章頁數(shù)】：75 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究目的與意義
    1.2 丁醇研究背景與現(xiàn)狀
        1.2.1 發(fā)酵工藝
        1.2.2 微生物發(fā)酵工藝問題
    1.3 軟測量研究背景與現(xiàn)狀
    1.4 主要研究內(nèi)容
第二章 支持向量機(jī)的貝葉斯優(yōu)化
    2.1 支持向量機(jī)
        2.1.1 風(fēng)險(xiǎn)最小化與學(xué)習(xí)一致性
        2.1.2 最優(yōu)分類面
    2.2 貝葉斯方法
        2.2.1 代先驗(yàn)和代似然
        2.2.2 最大后驗(yàn)估計(jì)
        2.2.3 變分形式與分布估計(jì)
    2.3 支持向量機(jī)的貝葉斯優(yōu)化
        2.3.1 最優(yōu)化問題的簡化
        2.3.2 數(shù)據(jù)增廣法的近似求解
    2.4 仿真與分析
    2.5 小結(jié)
第三章 多層支持向量機(jī)的軟測量模型
    3.1 支持向量機(jī)回歸
    3.2 動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整處理數(shù)據(jù)
    3.3 多層混合軟測量模型
        3.3.1 后驗(yàn)概率
        3.3.2 DB-SVR軟測量模型
    3.4 仿真與分析
    3.5 小結(jié)
第四章 DB-SVR軟測量模型在丁醇合成中的應(yīng)用
    4.1 工藝流程
    4.2 丁醇發(fā)酵動(dòng)力學(xué)
        4.2.1 動(dòng)力學(xué)模型
        4.2.2 動(dòng)力學(xué)參數(shù)
        4.2.3 輔助變量選取
    4.3 預(yù)測實(shí)驗(yàn)分析
    4.4 小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 全文總結(jié)
    5.2 工作展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表論文及參加科研項(xiàng)目



本文編號：3123599