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基于tPSO-BPNN的赖氨酸发酵软测量 被引量:19
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作者 黄丽 孙玉坤 +2 位作者 嵇小辅 黄永红 王博 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第10期2317-2321,共5页
赖氨酸发酵过程是一个复杂的非线性强耦合动态过程。某些发酵过程关键生物参数(如菌体浓度、基质浓度、产物浓度)难以实时在线检测。采用软测量技术可解决这一难题。建立了用于生物参数状态预估的tPSO-BPNN软测量模型。针对BPNN软测量... 赖氨酸发酵过程是一个复杂的非线性强耦合动态过程。某些发酵过程关键生物参数(如菌体浓度、基质浓度、产物浓度)难以实时在线检测。采用软测量技术可解决这一难题。建立了用于生物参数状态预估的tPSO-BPNN软测量模型。针对BPNN软测量模型易陷入局部极小值,进化后期收敛速度慢以及全局搜索能力弱等缺陷,tPSO-BPNN软测量模型采用带极值扰动粒子群(tPSO)算法优化BP神经网络权值和阈值。仿真结果表明,tPSO-BPNN软测量模型的性能优于BPNN软测量模型,能够准确预估赖氨酸发酵过程中的关键参数,具有较高的精度和良好的应用前景。 展开更多
关键词 带极值扰动粒子群优化 赖氨酸 生化参数 软测量
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