【摘 要】
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针对发酵过程中生物参数难以实时在线测量的问题,建立了用于生物参数状态预估的PSO-BPNN软测量模型。鉴于标准BP神经网络收敛太慢的缺点,运用PSO算法来优化网络权值,在此基础上,以饲料用β-甘露聚糖酶为对象,建立其基于PSO-BPNN的发酵过程产物浓度状态预估模型。发酵罐控制结果表明:该模型具有很好的学习精度和泛化能力,可实现对β-甘露聚糖酶产物浓度的实时在线预估。
【机 构】
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江南大学通信与控制工程学院,江南大学通信与控制工程学院,江南大学通信与控制工程学院,江南大学通信与控制工程学院 江苏,无锡,214122,江苏,无锡,214122,江苏,无锡,214122,江苏,无锡
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针对发酵过程中生物参数难以实时在线测量的问题,建立了用于生物参数状态预估的PSO-BPNN软测量模型。鉴于标准BP神经网络收敛太慢的缺点,运用PSO算法来优化网络权值,在此基础上,以饲料用β-甘露聚糖酶为对象,建立其基于PSO-BPNN的发酵过程产物浓度状态预估模型。发酵罐控制结果表明:该模型具有很好的学习精度和泛化能力,可实现对β-甘露聚糖酶产物浓度的实时在线预估。
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