青霉素发酵过程的粒子群模糊神经网络软测量

针对青霉素发酵过程中的基质浓度、菌体浓度、产物浓度等关键生物参数难以在线实时测量的问题,提出了一种基于粒子群模糊神经网络的软测量建模方法.采用模糊径向基函数-神经网络(RBF-NN)构建青霉素发酵的软测量模型,同时,结合改进粒子群优化训练算法(PSO),建立了青霉素反应过程的软测量模型,并对发酵工艺进行了仿真试验研究.仿真试验结果表明,所建立的软测量模型测量精度高、效果好,能够满足工程实际的要求.     

青霉素发酵过程建模研究

青霉素发酵过程是一种具有非线性、时变性的复杂生化反应系统,由于一些生物参数在线检测困难,许多生化过程的代谢途径尚不明确,难以建立精确数学模型.而神经网络具有非线性、多变量、自学习、并行处理等特点,用于非线性系统的建模具有无可比拟的优势.因此,以青霉素发酵过程生化机理模型产生的数据为样本,训练RBF神经网络,建立了基于RBF神经网络的发酵过程模型.该模型可用于发酵过程中状态变量的估算与预测,并且可估计底物、产物、菌体浓度的变化趋势,对实际工作具有指导意义.     

发酵过程的多模型融合建模算法

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．     

改进的PSO-FNN在发酵软测量中的应用

针对发酵过程中一些难以或者无法在线测量的关键物化参数和生物参数等变量,提出了改进的PSO-FNN软测量建模方案。通过改进的粒子群优化算法(PSO)寻优算法与模糊神经网络(FNN)相结合,建立发酵过程的软测量模型,再结合实际数据进行仿真研究。仿真结果表明,与传统PSO-FNN软测量相比,改进的模型测量精度更高,可以满足实际工程中的要求。     

发酵过程建模与优化控制的研究

针对发酵过程的时变性和强非线性,本研究采用神经网络对发酵过程建模,在线预测某些重要生物参数,并以这些生物参数的预测值为指导,使用遗传算法(GA)在线优化主要的环境参数,确定各参数的最优轨线来控制发酵过程,并构建了由PC机和单片机组成的发酵优化控制的监控系统.实验表明,该控制系统应用于实际发酵生产过程能有效提高发酵生产效率.     

基于人工智能的生物发酵控制系统方法

研究发酵控制优化问题,发酵控制系统是一个复杂的大时延系统,发酵过程具有动态性、时变性,传统难以获得较高的控制精度.为了提高生物发酵控制精度,提出一种人工智能的生物发酵控制算法.采用神经网络的智能性捕捉发酵过程的时变性、动态性变化特点,并采用智能算法中的粒子群算法对控制模型参数进行快速优化,最后采用仿真对控制系统进行测试.仿真结果表明,提出算法提高了生物发酵控制系统的控制精度高,系统鲁棒性强,为生物发酵控制优化设计提供了参考.     

改进粒子群优化Takagi-Sugeno模糊径向基函数神经网络的非线性系统建模

针对复杂非线性系统建模的难点问题,提出了一种基于改进的粒子群优化算法（PSO)优化的T-S模糊径向基函数（RBF）神经网络的新型系统建模算法。该算法将T-S模糊模型良好的可解释性及RBF神经网络的自学习能力相结合,构成T-S模糊RBF神经网络用于系统建模,并采用动态调整惯性权重的改进的PSO算法结合递推最小二乘算法实现网络参数的优化调整。首先,利用所提算法进行了非线性多维函数的逼近仿真,仿真结果均方差（MSE）为0.00017,绝对值误差不大于0.04,逼近精度较高;又将该算法用于建立动态流量软测量模型,并进行了相关的实验研究,动态流量测量结果平均绝对误差小于0.15L/min,相对误差为1.97%,基本满足测量要求,并优于已有算法。上述仿真及实验研究结果表明,所提算法对于复杂非线性系统具有较高的建模精度和良好的自适应性。     

支持向量机在丁二酸发酵过程建模中的应用

支持向量机是一种新的机器学习算法,它采用结构风险最小化准则,能有效提高模型的泛化能力.本文针对生物转化法生产丁二酸发酵过程机理复杂、高度非线性、生物参数难以实时在线测量等特点,介绍了支持向量机回归建模算法在Matlab软件中的实现过程,对产物丁二酸浓度建立了预测模型,研究了SVM的小样本学习、泛化能力.仿真结果表明,与神经网络相比,SVM算法具有更好的推广能力,使得在未来工业化丁二酸发酵生产过程中针对丁二酸浓度的在线预估与优化控制成为可能.     

B样条神经网络的算法设计及应用

B样条神经网络是一个三层前向神经网络,可广泛用于非线性系统的建模、控制和模式识别等领域。本文讨论了一维和多维B样条神经网络的结构和程序算法,用仿真实例分析了算法中参数的选取和算法的有效性,并举例说明其在动态非线性系统故障诊断中的应用。     

改进型Elman神经网络发酵过程建模研究

依据发酵过程的机理和改进的Elman神经网络动态建模原理,提出了一个新的发酵过程建模分批训练算法。通过发酵过程仿真实验,与传统的BP建模算法比较,改进的Elman神经网络建模算法具有收敛速度快、泛化能力强等特点。此外,利用该算法编制的软件可以内嵌到发酵过程监控系统中,实现发酵过程在线建模与状态参量的在线预估。