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一种基于改进GWO-SVM的软测量策略

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本发明公开了一种基于改进GWO‑SVM的软测量策略。自上世纪七十年代，德国成功地实现咖啡豆脱咖啡因的工业化生产以来，萃取、蒸馏、膜分离等精细化分离技术以其环保、高效、节能的特点受到了广泛的应用，但目前无法直接测得分子蒸馏系统中的参数、测量参数滞后时间较长以及难以进行实时监测质量参数。本发明以刮膜式分子蒸馏设备提取中药材有效成分为例，采用支持向量机(SVM)建立刮膜式分子蒸馏系统的软测量模型，并利用灰狼算法对支持向量机的惩罚系数c和核函数系数g进行寻优，最后采用一种改良的反向学习策略优化灰狼算法，解决灰狼算法全局搜索能力弱，易于陷入局部最优的弱点。本发明的方法可以有效的解决中药材分离过程强耦合、非线性和大滞后的问题，达到我们优化分子蒸馏工艺参数的实际需求。

著录项

公开/公告号CN114492551A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-05-13

原文格式PDF
申请/专利权人长春工业大学;
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申请/专利号CN202011261885.2
发明设计人李慧;赵启亮;骆万博;李颖;丛铄沣;秦伟;王正通;常华鹏;叶伟康;罗明月;
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申请日2020-11-12
分类号G06K9/62;G06N3/00;
代理机构
代理人
地址 130012 吉林省长春市延安大街2055号
入库时间 2023-06-19 15:18:12

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法律状态公告日

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法律状态
2022-05-13

公开

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