基于人工神经网络的重组毕赤酵母表达期菌体浓度模型

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针对生物反应过程控制关键变量难以测量的问题,提出一种基于人工神经网络的重组毕赤酵母高密度发酵表达期的细胞菌量软测量模型,并对该模型的拓扑结构以及训练参数进行了初步探讨。当选取合适的模型结构和输入参数,模型的预测值最大误差为3.12%,表明该模型的计算值与菌体浓度实验值基本一致。因此,在毕赤酵母的高密度培养过程中采用基于神经网络的软测量模型具有较高的准确度。可以应用于发酵过程中菌体浓度的实时预测。
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