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在发酵过程中，像生物量浓度等变量都是进行实验室的离线采样分析，这往往由于存在较大的时间延迟而不能及时地进行过程控制，达不到指导生产的目的，而软测量技术为该问题提出了一个很好的解决办法。基于神经网络与最小二乘支持向量机分别建立了生物量浓度的在线检测软测量模型。模型分为两类：黑箱模型与混合模型。模型的训练与验证数据都是取自真实的实验过程——诺西肽发酵，结果表明软测量方法对生物量浓度具有很好的预估性能，而且加入先验知识的混合模型精度更高。