温度对诺西肽发酵过程影响的建模与仿真

研究了温度对诺西肽分批发酵过程的影响.温度对菌体生长率的影响用Arrennius方程表示,对产物生成的影响由实验值拟合得到,对溶解氧的影响通过建立与培养基成分关联的溶解氧模型进行研究,在此基础上对诺西肽原有的恒温恒压分批发酵模型进行了改进,并通过100 L发酵罐对改进模型进行了验证.实验结果表明改进模型能很好地符合实验结果.在改进模型基础上进行仿真研究,结果发现:26~32℃范围内,在指数生长期,菌体生长随温度升高而加快,但不同温度下的最终菌体浓度基本不变;在静止期,菌体平均浓度不因温度不同而发生较大变化;产物28℃时生成最多,温度过高或过低均会导致产量降低.     

基于sub-MPLS的多阶段间歇过程质量预测与控制

针对大部分多阶段间歇过程,质量多数难以在线测量与控制问题,提出一种新颖的在线质量预测方法,基于子时段的MPLS质量预测方法.首先,采用聚类分析方法对间歇过程时间片矩阵PCA负载矩阵进行分类,依据过程变量相关性的变化,过程被分成几个操作阶段,然后,定出与质量变量最相关的阶段,在该阶段建立sub-MPLS在线质量预测模型,另外,还提出一种闭环质量控制方案.在一个典型的多阶段间歇过程-注塑过程的应用结果表明了所提出方法的有效性.     

基于Elman神经网络集成的诺西肽发酵过程建模

针对单神经网络模型外推效果不理想、泛化能力较差的缺点,将神经网络集成用于诺西肽发酵过程的建模.采用Bagging技术进行重复取样用于个体神经网络的训练,结论生成时采用加权平均法,各子网络的权重利用差分进化算法来确定.个体神经网络选用典型的动态神经网络Elman网络,通过对多个Elman神经网络模型的输出进行融合,建立了基于神经网络集成的诺西肽发酵产物浓度模型.最后将所建立的模型与基于单神经网络的模型进行了比较,结果说明该模型具有更高的精度和泛化能力.     

一种基于时段的水压试验机故障诊断方法

由于水压试验机机理建模的复杂性,很难从机理方面对其生产过程进行故障诊断,基于多向Fisher判别分析的故障诊断方法同时利用正常工况和故障条件下的数据建模,具有很强的诊断能力.为了解决应用此类方法遇到的不等长周期问题,根据水压试验过程的数据特性提出了子时段首部数据等长法将所有批次调整成平均长度.在此基础上对每个子时段分别建立MFDA模型,并结合递推思想将三个时段的诊断结果密切结合以提高诊断精度.采用水压试验机实际生产过程的4个锁阀故障数据对该方法进行测试,结果验证了该方法的有效性.     

基于BP神经网络的中子法检测煤的发热值

介绍了中子快速检测煤的发热值的方法.基于BP神经网络(Back Propagation Neural Network)建立了煤的发热值的检测模型,并结合电厂锅炉燃烧用煤的实验测定数据进行模型验证研究.结果表明,该方法对煤的发热值的检测精度达到了0.3 kJ/ g.     

多模态过程过渡初期与末期的监测方法

针对多模态过程中的过渡模态监测问题,提出了一种基于高斯混合模型的多模型过程监测方法.在过渡初期与末期时,利用高斯混合模型,采用稳定模态与过渡模态联合监测的思路对其进行监测.通过仿真发现,此方法对于过渡模态尤其在过渡初期与末期,监测效果较好,具有一定的实用价值.     

领导干部经济责任审计若干问题的研究

领导干部经济责任审计是审计的一个重要组成部分，其理论与实践中需要解决的课题都很多。本文仔细地分析了经济责任审计存在的诸多问题，并提出了解决办法。     

关于教育成本核算的若干思考

近几年来,教育行业成为社会关注的十大行业之一,教育成本如何核算也成为热点话题.本文着重对教育成本的核算动因、教育成本核算的基本内容与建立教育成本会计学等方面加以分析,并提出新的思路.     

长期股权投资核算的难题及解决对策

针对会计投资准则的股权投资核算规定 ,设计了长期股权投资会计核算的程序 ,分析了其实践操作所面临的难点问题 ,即清算股利的计算 ,长期投资减值的判断 ,股权投资差额界定等 ,并提出了相应的解决对策     

论会计实践教学的改革

针对目前会计专业学生实践教学存在的缺陷， 提出了结合实际情况选择合理的实践教学模式， 其中实施综合模拟仿真实验是最为有效的方式之一。