生物发酵过程神经网络状态预报器的验证  

作　　者：赵学庆[1] 袁景淇[1] 周又玲[2] 贺松 

机构地区：[1]上海交通大学自动化系国家生物反应器工程重点实验室,上海200030 [2]华东理工大学信息学院,上海200237

出　　处：《无锡轻工大学学报（食品与生物技术）》2000年第6期542-546,共5页Journal of Wuxi University of Light Industry

基　　金：国家自然科学基金!(6 97740 2 1);上海市曙光计划资助课题

摘　　要：由于生物发酵过程的复杂性和不确定性 ,传统的建模、状态估计、基于模型的多步超前预测方法通常难以奏效 ,作为一种数据驱动的方法 ,神经网络模型能够弥补以上方法的不足 .采用滚动学习—预测算法 ,对工业生产规模的青霉素流加发酵过程的产量、糖耗分别作出了多步超前预测 ,取得了满意的结果 .

关 键 词：神经网络 滚动学习预测 青霉素 生物发酵 产量 

分 类 号：TQ927[轻工技术与工程—发酵工程]