基于GASA的RBF神经网络在木糖醇发酵过程测量中的应用

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文章针对木糖醇发酵过程中关键参数在线测量难的问题,使用软测量技术来估算木糖醇的浓度和底物浓度。文中使用RBF网络作为软测量模型,采用均匀设计方法对RBF网络结构进行优化;并用遗传模拟退火算法(GASA)对RBF网络初始权值进行优化,将此优化RBF网络用于木糖醇发酵过程,实现了木糖醇浓度和底物浓度的间接实时测量。
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