基于递归补偿模糊神经网络的发酵过程建模

摘要：

本文提出了一种新型的动态网络--递归补偿模糊神经网络,结合弹性BP算法,把它应用于某多粘菌素的发酵过程的建模与状态预估.仿真结果表明该网络模型训练步数少,训练误差小,收敛速度较快,能够较准确地拟合过程的动态特性,预估精度较高,可用于发酵过程的优化控制.

关键词： 工业发酵 优化控制 神经网络 发酵建模

作者: 潘丰 李海波 顾蕊

作者单位: 江南大学,控制科学与工程研究中心,江苏,无锡,214122

会议类型: 国内会议

会议名称: 2005全国自动化新技术学术交流会

会议地点: 南京

会议语种:中文

页码: 108-111

在线出版日期: 2005-11-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）