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高学金 (高学金.) (学者:高学金) | 王普 (王普.) | 孙崇正 (孙崇正.) | 张亚庭 (张亚庭.) | 张会清 (张会清.) | 范青武 (范青武.)

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摘要:

针对微生物发酵参数通常不是最优的,容易造成发酵单位低和产量波动大的问题,采用人工神经网络和遗传算法对微生物发酵过程进行优化控制.建立了维生素B12发酵过程多步预估神经网络模型,对每个发酵阶段的不同的最优操作条件,分别寻优.基于此模型,遗传算法仿真寻优得到了每个发酵阶段的pH值和温度最优轨线.实际应用表明,此轨线应用到生产过程后,使发酵单位得到明显提高.

关键词:

优化控制 微生物发酵 神经网络模型 遗传算法

作者机构:

  • [ 1 ] [高学金]北京工业大学
  • [ 2 ] [王普]北京工业大学
  • [ 3 ] [孙崇正]北京工业大学
  • [ 4 ] [张亚庭]北京工业大学
  • [ 5 ] [张会清]北京工业大学
  • [ 6 ] [范青武]北京工业大学

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相关关键词:

来源 :

控制工程

ISSN: 1671-7848

年份: 2006

期: 2

卷: 13

页码: 152-153,157

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