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用BP神经网络的方法建立联结微生物培养基的性能与主要因素糖、硫酸锌、硫酸铵、硫酸钾、磷酸和硫酸镁的浓度的关系模型，并应用MATLAB神经网络工具箱实现对该模型的训练和系统仿真。不论培养基的配方如何变化，只要用一定的试验数据对模型进行训练，然后对拟采用的配方进行仿真，均可得到较为可靠的目标参数。
基于MATLAB神经网络工具箱的微生物培养基配方设计
【摘 要】
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用BP神经网络的方法建立联结微生物培养基的性能与主要因素糖、硫酸锌、硫酸铵、硫酸钾、磷酸和硫酸镁的浓度的关系模型，并应用MATLAB神经网络工具箱实现对该模型的训练和系统
【机 构】
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韶关学院食品工程系,华南理工大学食品学院
【出 处】
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广州食品工业科技
【发表日期】
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2004年B11期
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