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期刊论文
发酵过程的建模与优化方法研究
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对于发酵这样一个复杂的非线性动态过程,由于在线传感器的缺乏,使得过程中的一些重要状态变量难以在线测量,从而给发酵过程的优化控制带来了极大的困难。为此,提出了一种新型的动态网络—递归补偿模糊神经网络实现对发酵过程的建模和状态估计,结果表明该网络能够较为准确地拟合过程的动态特性。进一步采用改进的蚁群算法来对发酵过程的控制变量进行优化,使发酵的产物产量得到了提高。把该方法应用于多粘菌素的发酵生产过程中,实现了状态变量的在线预估与控制变量的在线优化。
【免责声明】以下全部内容由[潘丰]上传于[2007年04月16日 09时18分42秒],版权归原创者所有。本文仅代表作者本人观点,与本网站无关。本网站对文中陈述、观点判断保持中立,不对所包含内容的准确性、可靠性或完整性提供任何明示或暗示的保证。请读者仅作参考,并请自行承担全部责任。
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