基于BP神经网络的测量系统在发酵中的应用
在微生物发酵工业生产中,为保证产品的产量及质量,需要对与其相关的过程变量进行实时的监控;然而在实际过程中,直接与生产相关的生化参数往往无法或难以用传感器直接检测,只能通过采样离线人工化验的方法得到,因此针对实际生产需要并且根据发酵的工艺需求,提出一种基于BP神经网络的测量系统,系统采用BP神经网络与主元分析以及机理模型相结合的模型,弥补了单纯采用BP神经网络的缺陷;实验结果表明,在通过有效数据处理以及发酵动力学分析后,人工智能算法能够有效准确地实现在线的菌体检测,为控制算法提供数据,大大提高了产物浓度.
BP神经网络、软测量、主元分析
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金资助项目60704036;北京工业大学青年基金资助项目97002011200701;北京工业大学博士科研启动基金资助项目52002011200707
2009-05-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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