Neuware -The aim of the present book has been to develop soft sensor solutions for upstream bioprocessing and demonstrate their usefulness in improving robustness and increasing the batch-to-batch reproducibility in bioprocesses. This book study encompasses the following objectives:- To propose and compare the performance of successive projection algorithm with grey relation analysis algorithm in terms of auxiliary variables selection; - To propose and compare the performance of SPA-GWO-SVR soft sensor model with SPA-SVR model in terms of accuracy, root mean square error, coefficient determination R2;- To propose exponential decreasing inertia weight strategy with PSO algorithm that exploits search space and thus by reducing large step lengths leads the PSO towards convergence to global optima; - To propose the fuzzy c-means clustering algorithm to cluster the sample data and compare the performances of the IPSO-LSSVM soft sensor model with standard PSO-LSSVM model on selected benchmarked regression datasets in terms of accuracy, mean square error, root mean square error, and mean absolute error.Books on Demand GmbH, �berseering 33, 22297 Hamburg 112 pp. Englisch.

Bestandsnummer des Verk�ufers 9786204207483

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Bibliografische Details

Titel: Soft Sensor Modeling Using Machine Learning for Fermentation Process
Verlag: LAP LAMBERT Academic Publishing Sep 2021
Erscheinungsjahr: 2021
Sprache: Englisch
ISBN-10: 6204207482
ISBN-13: 9786204207483
Einband: Taschenbuch
Zustand: Neu
Abmessungen: Breite: 220 mm, H�he: 150 mm, Tiefe: 7 mm
Gewicht: 185 Gramm

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Inhaltsangabe

The aim of the present book has been to develop soft sensor solutions for upstream bioprocessing and demonstrate their usefulness in improving robustness and increasing the batch-to-batch reproducibility in bioprocesses. This book study encompasses the following objectives:- To propose and compare the performance of successive projection algorithm with grey relation analysis algorithm in terms of auxiliary variables selection; - To propose and compare the performance of SPA-GWO-SVR soft sensor model with SPA-SVR model in terms of accuracy, root mean square error, coefficient determination R2;- To propose exponential decreasing inertia weight strategy with PSO algorithm that exploits search space and thus by reducing large step lengths leads the PSO towards convergence to global optima; - To propose the fuzzy c-means clustering algorithm to cluster the sample data and compare the performances of the IPSO-LSSVM soft sensor model with standard PSO-LSSVM model on selected benchmarked regression datasets in terms of accuracy, mean square error, root mean square error, and mean absolute error.

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