| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-14页 |
| ·课题的研究背景及意义 | 第7-8页 |
| ·课题研究背景 | 第7页 |
| ·课题研究意义 | 第7-8页 |
| ·国内外发酵建模的发展与研究现状 | 第8-12页 |
| ·机理建模方法 | 第9-10页 |
| ·数据驱动建模算法 | 第10-12页 |
| ·混合建模算法 | 第12页 |
| ·本课题研究的主要内容 | 第12-14页 |
| 第二章 加权最小二乘支持向量机及参数优化 | 第14-24页 |
| ·结构风险最小化原则 | 第14-15页 |
| ·最小二乘支持向量机 | 第15-18页 |
| ·加权最小二乘支持向量机 | 第18-19页 |
| ·参数寻优算法 | 第19-22页 |
| ·量子粒子群算法 | 第19-20页 |
| ·量子粒子群算法原理 | 第20-21页 |
| ·量子粒子群算法步骤 | 第21-22页 |
| ·QPSO 优化 LS-SVM 和 WLS-SVM 建模步骤 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 加权最小二乘支持向量机在青霉素发酵过程的应用 | 第24-39页 |
| ·青霉素发酵过程简介 | 第24-26页 |
| ·Pensim 仿真平台 | 第26-29页 |
| ·辅助变量选择 | 第29-31页 |
| ·数据标准化处理 | 第31-32页 |
| ·误差分析指标 | 第32-33页 |
| ·青霉素发酵过程建模 | 第33-38页 |
| ·数值仿真 | 第33-36页 |
| ·青霉素发酵过程建模 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 青霉素发酵过程多时段软测量建模 | 第39-51页 |
| ·青霉素发酵过程的阶段划分 | 第39-41页 |
| ·分阶段融合模型的建立 | 第41-42页 |
| ·模糊 C 聚类算法 | 第42-45页 |
| ·FCM 算法原理 | 第43-44页 |
| ·FCM 算法步骤 | 第44-45页 |
| ·青霉素发酵过程的分阶段融合建模 | 第45-50页 |
| ·基于 FCM 的分阶段融合建模算法步骤 | 第45-47页 |
| ·青霉素发酵过程融合建模 | 第47-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 结论与展望 | 第51-53页 |
| ·论文总结 | 第51页 |
| ·前景展望 | 第51-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 附录：作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第57页 |