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分析目前抗生素发酵过程中补料控制的难点,提出基于神经网络的辨识方法建立抗生素发酵过程逆动力学模型的方案,用遗传算法优化BP神经网络的权系数并且应用于模型的网络训练.对发酵过程的逆动力学模型进行仿真和实际验证,结果表明该辨识模型是可行的.
抗生素发酵补料智能控制系统
【摘 要】
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分析目前抗生素发酵过程中补料控制的难点,提出基于神经网络的辨识方法建立抗生素发酵过程逆动力学模型的方案,用遗传算法优化BP神经网络的权系数并且应用于模型的网络训练.
【机 构】
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江南大学通信与控制工程学院
【出 处】
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化工自动化及仪表
【发表日期】
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2004年2期
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