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针对发酵过程的非线性、时变等特点，建立了基于BP神经网络的产物浓度预估模型，并在此模型的基础上，利用改进的粒子群算法（PSO）实现对L-天冬酰胺酶Ⅱ发酵过程控制参数的寻优，以确定该过程的优化轨线。通过在线调整实现对优化轨线的跟踪控制，实验应用结果表明效果良好。
改进粒子群算法在酶发酵过程优化控制中的应用
【摘 要】
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针对发酵过程的非线性、时变等特点，建立了基于BP神经网络的产物浓度预估模型，并在此模型的基础上，利用改进的粒子群算法（PSO）实现对L-天冬酰胺酶Ⅱ发酵过程控制参数的寻优，以确定
【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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2007年2期
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