【摘 要】
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针对谷氨酸发酵过程的复杂性，利用人工神经元网络建立了谷氨酸发酵过程的动态数学模型，并利用实数制编码的遗传算法，采用过程整体优化的思路，以发酵过程中糖转化为谷氨酸的转化率
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（60574050）.
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针对谷氨酸发酵过程的复杂性，利用人工神经元网络建立了谷氨酸发酵过程的动态数学模型，并利用实数制编码的遗传算法，采用过程整体优化的思路，以发酵过程中糖转化为谷氨酸的转化率为优化目标对发酵过程的多个操作变量同时进行优化，得到各个操作变量的最优控制轨迹．考虑到发酵过程中流加操作的重要性，将流加操作开始和结束的时间作为控制变量进行了优化．与产酸率为优化目标的仿真结果比较表明，该方法使发酵过程转化率有很大提高，且产酸率也接近于后者的最优产酸率．
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