【摘 要】
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结合诺西肽发酵过程的实际情况,提出了基于加权RBF神经网络（weighted RBF neural network,WRBFNN）的菌体浓度软测量建模方法。在诺西肽发酵过程非结构模型的基础上,根据隐函数
【机 构】
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东北大学信息科学与工程学院,东北大学流程工业综合自动化教育部重点实验室
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结合诺西肽发酵过程的实际情况,提出了基于加权RBF神经网络（weighted RBF neural network,WRBFNN）的菌体浓度软测量建模方法。在诺西肽发酵过程非结构模型的基础上,根据隐函数存在定理确定出辅助变量,从而使其选择有严格的理论依据。针对菌体浓度变化范围大这一特点,将传统RBF神经网络（RBFneural network,RBFNN）的误差函数进行了改进;然后根据每批训练样本对被预测对象的预估能力,自适应地为各个批次的训练样本分配权重,进而实施WRBFNN建模。实验结果验证了所提方法
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