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生物发酵过程机理复杂、复现性差、波动大,微生物浓度和产物浓度等关键变量的在线检测困难,导致过程的优化调度决策难度很高.本文以青霉素发酵过程为例,采用人工神经网络,对过程效益函数实现了超前预报,并提出在线分类及优化调度的方法.对实际过程数据的拟动态仿真证实了在线分类及优化调度决策的可行性和优越性.