发酵过程的多模型融合建模算法

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【摘要】

：

提出了利用多模型融合技术进行发酵过程建模的新方法,该方法能够将在线参数和离线参数同时用于建模中.首先给出了多模型融合建模算法框架,并描述了基于自适应模糊神经网络和

【作者】

：

赵江张贵炜齐欢

【机构】

：

华中科技大学控制科学与工程系,华中科技大学控制科学与工程系

【出处】

：

信息与控制

【发表日期】

：

2005年2期

【关键词】

：

数据融合自适应模糊神经网络模糊推理发酵过程建模 data fusion adaptive fuzzy neural network fuzzy in

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提出了利用多模型融合技术进行发酵过程建模的新方法,该方法能够将在线参数和离线参数同时用于建模中.首先给出了多模型融合建模算法框架,并描述了基于自适应模糊神经网络和模糊推理技术两个参与融合的子模型的建立方法.采用三个非线性函数分别运用GMDH-PTSV算法、傅里叶神经网络和多模型融合建模算法进行建模精度比较.最后给出了多模型融合建模算法在青霉素发酵过程中应用的结果.

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