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发酵过程的多模型融合建模算法
引用本文:赵江,张贵炜,齐欢.发酵过程的多模型融合建模算法[J].信息与控制,2005,34(2):172-176.
作者姓名:赵江  张贵炜  齐欢
作者单位:1. 华中科技大学控制科学与工程系,湖北,武汉,430074;河北科技大学信息科学与工程学院,河北,石家庄,050018
2. 华中科技大学控制科学与工程系,湖北,武汉,430074
摘    要:提出了利用多模型融合技术进行发酵过程建模的新方法, 该方法能够将在线参数和离线参数同时用于建模中. 首先给出了多模型融合建模算法框架, 并描述了基于自适应模糊神经网络和模糊推理技术两个参与融合的子模型的建立方法. 采用三个非线性函数分别运用GMDH-PTSV算法、傅里叶神经网络和多模型融合建模算法进行建模精度比较. 最后给出了多模型融合建模算法在青霉素发酵过程中应用的结果.

关 键 词:数据融合  自适应模糊神经网络  模糊推理  发酵过程  建模
文章编号:1002-0411(2005)02-0172-05
收稿时间:2004-11-12

Multi-model Fusion Modeling Algorithms for Fermentation Process
ZHAO Jiang,ZHANG Gui-wei,Qi Huan.Multi-model Fusion Modeling Algorithms for Fermentation Process[J].Information and Control,2005,34(2):172-176.
Authors:ZHAO Jiang  ZHANG Gui-wei  Qi Huan
Affiliation:ZHAO Jiang 1,2,ZHANG Gui wei 1,Qi Huan 1
Abstract:A new algorithm, which is based on multi model fusion technique to construct the model of fermentation process, is proposed. The algorithm can simultaneously use on line and off line parameters to construct models. Firstly, multi model fusion modeling algorithms are designed, the modeling method of two sub models based on adaptive fuzzy neural networks and fuzzy inference are described. Secondly, for three nonlinear testing functions, GMDH PTSV, Fourier neural network and multi model fusion modeling algorithms, are used to construct models respectively. Finally, results of the multi model fusion modeling algorithms for penicillin fermentation process are given.
Keywords:data fusion  adaptive fuzzy neural network  fuzzy inference  fermentation process  modeling
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