木糖醇发酵过程软测量

针对木糖酵发酵过程中关键参数在线测量难的问题，建立了基于均匀设计和遗传算法的神经网络结构法，实现其在线软测量，实验表明，该模型可实现在线测量。     

基于Matlab的交互式教学辅助软件设计与开发

通过Windows DDE技术,利用Matlab和Visual Basic,设计和开发了一款《数值计算方法》教学辅助软件,该软件具有图形用户界面,便于课程算法的演示,其中的算法全部用Matlab写成M文件实现,可以随时轻松修改。     

神经网络、遗传算法在发酵优化软件平台设计中的应用

本课题设计了基于DDE的VB、Excel和Matlab的发酵过程优化软件平台，并将该软件平台应用到多粘菌素发酵过程PH值的寻优。实践表明：该优化软件平台能够确定发酵过程被控参数的优化轨线，为优化控制提供一个主要目标。     

木糖醇发酵过程软测量

针对木糖醇发酵过程中关键参数在线测量难的问题 ,建立了基于均匀设计和遗传算法的神经网络结构法 ,实现其在线软测量 ,实验表明 ,该模型可实现在线测量     

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.     

基于模糊粗糙神经网络的发酵过程建模

对于发酵这样一个非线性的动态过程,由于其复杂性和在线传感器的缺乏,使得过程中的一些重要状态变量难以在线测量,从而给发酵过程的优化柠制带来了极大的困难,为此,结合模糊粗糙集和智能控制的理论,充分利用模糊粗糙集和神经网络两者的优点,提出了一种新型的网络-模糊粗糙神经网络实现对发酵过程的建模和状态估计,结果表明陵网络模型的结构简单,可解释性强。收敛速度快,能够较为准确地拟合过程的动态特性,预估能力较强。     

花生四烯酸发酵过程的建模方法研究

对发酵法生产花生四烯酸的建模方法进行了初步研究,并基于四种温度下的试验数据,建立了发酵过程模型.比较分析了最小二乘支持向量机( LS-SVM)和广义回归神经网络(GRNN)这两种方法的特点.结果表明,这两种方法均能较好地建立该发酵过程的模型,LS-SVM建模的预测能力稍优于GRNN,为后续花生四烯酸发酵过程的优化及控制的研究奠定了基础.     

基于模糊神经网络的发酵过程溶解氧预估控制

采用模糊逻辑学习算法建立Ｌ－异亮氨酸发酵溶解氧的模糊间接预估规则,并利用模糊神经网络实现这些规则。该网络经过学习能对模糊规则的隶属函数进行调整。仿真结果表明,按该模糊神经网络预估器进行预估控制,可节约发酵供氧能量,防止出现氧限制的情况,从而解决了常规控制难以解决的溶解氧控制问题。     

基于ARM9的生物发酵智能控制系统

介绍了基于ARM9内核和模糊神经网络的生物发酵智能控制系统.ARM9使用方便、实时性好,有利于复杂系统的控制.针对生物发酵控制过程中的时变性、非线性、延时性、随机性等特点,提出了采用基于遗传算法的模糊神经网络控制方法,该控制方法结合了遗传算法、模糊理论及神经网络的优点,在一定程度上解决了传统控制方法不易得到精确数学模型,难于对系统进行有效控制的不足.实验仿真表明:该系统具有较强的鲁棒性,能够达到预期的控制效果,可以实现对发酵系统进行有效控制.     

基于神经网络的多变量发酵过程自适应控制

运用非线性系统的线性化方法与神经网络在线辨识技术，提出了一种基于神经网络 的多变量自适应控制策略．提出的控制策略，当过程模型缺乏足够的先验知识时，对多变量 非线性连续发酵过程取得了良好的控制性能．仿真结果表明，提出的自适应控制方法能够适 应过程模型的不确定性和参数的时变性，具有较强的鲁棒性．并且通过对比分析得出，基于 微分几何理论的输入输出线性化解耦控制方案，由于控制器的设计依赖于过程模型，对模型 参数的变化很敏感，应用在发酵过程的非线性控制中，控制精度较低，鲁棒性较差．     

VB与MATLAB间的无缝集成及其在故障诊断中的应用

利用Active X技术实现VB与Matlab间的无缝集成,缩短程序的开发周期。设计实现基于BP神经网络的故障诊断系统。提出Matlab的Web技术,探讨基于www的神经网络系统。     

基于VB及Matlab的采暖锅炉故障诊断系统实现

本文在人工神经网络锅炉故障诊断系统的基础上,探讨了诊断系统用于采暖锅炉实际故障诊断工程的方法.基于Matlab技术对诊断系统进行离线训练、仿真,用VB技术建立相应的用户界面.     

基于Matlab的GUI设计遗传算法优化软件

简要阐述了遗传算法的基本原理和优化过程,并利用Matlab6．5的图形用户界面(GUI)功能构造遗传算法优化软件包,为遗传算法解决数值优化问题提供了一个简单的GUI平台。数值仿真说明了该软件包的有效性和实用性。     

基于MATLAB的GUI设计应用软件

在MATLAB的GUI(Graphic User Interface)基础上,充分地利用了UITABLE(图形界面表格)的特性,结合了运筹学中的一些优化算法,设计了一款综合应用软件,它包括了线性规划、图论、存储论等优化内容。利用MATLAB中提供的编译命令,可将其编译为能在Windows环境下运行的"Window"型应用软件。     

基于VB和Matlab混编程控制系统稳定性分析

本文简要介绍了VB和Matlab各自的特点及在VB中调用Matlab的方法,结合在控制系统中的应用,说明了VB和Matlab混合编程方法不仅有良好的用户界面、使用方便,而且可以加深学生对控制理论的理解和掌握,同时也可以应用到其他系统中。     

VB调用Matlab的COM组件实现二者混合编程

Matlab具有强大的计算和图形处理能力,VB具有良好的用户界面,将二者有机结合,可开发出功能强大的软件。介绍了常见的五种方法。为了使开发的VB程序脱离Matlab环境,详细介绍了一种基于组件对象模型（COM）的Matlab与VB混合编程方法,以COM Builder为转换工具,将Matlab函数文件转换为COM组件,在VB程序中调用这个组件。并通过温室热环境模拟可视化模型的实现说明此方法。     

基于BP神经网络的图像压缩的Matlab实现

BP网络是目前最常用的一种人工神经网络模型,它利用多层前馈网络的模式变换能力实现数据编码,直接提供数据压缩能力.在介绍BP网络图像压缩机原理及算法的基础上,通过计算机Matlab仿真实验实现数字图像压缩,并分析了各种参数对重建图像性能的影响.     

基于Matlab和VB混合编程实现大学化学实验数据处理系统

针对VB数值计算能力和图形处理能力不足,不利于系统开发的状况,该文在介绍了Matrix VB数学函数库的基础上,设计并实现了大学化学实验数据处理系统。结果表明,该系统充分利用了Matrix VB的数学函数库,在数值计算和图形处理方面取得了良好效果。     

基于车型识别的BP算法Matlab实现

车型识别具有广阔的应用前景,BP神经网络在车型识别中能够提高车型的识别率。在任何车型大致都可以抽象成一个"工"字型情况下,提取其中的顶长比、前后比和顶高比这三项相对参数作为BP神经网络的输入参数。采用三层3-8-3的BP神经网络,并用14对输入参数离线训练,再用4对新数据进行检验,均得到了预想的期望值。