青霉素发酵过程中的混合建模
由于微生物发酵过程机理的复杂性和高度非线性,建立发酵过程的精确模型具有一定难度.传统的动力学模型预测虽然会与实际输出有一定偏差,但它在某种程度上反映了过程机理;神经网络建模方法属于”黑箱”方法,建模过程中没有用到任何先验知识,有一定的预测效果;因此单一的建模方法往往会不具备其他建模方法的优势.本文以传统的发酵动力学模型为基础,结合RBF神经网络进行混合建模的”灰箱”建模方法是一种比较好的建模思路,可以取得较满意的软测量效果.
青霉素发酵 机理模型 神经网络 混合建模
陈进东 潘丰
江南大学通信与控制工程学院,江苏,无锡,214122
国内会议
杭州
中文
2092-2096
2010-08-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）