基于神经网络的发酵时间和最优发酵温度模型  

The Fermentation Time Model and the Optimization Fermentation Temperature Model Based on Neural Networks

作　　者：杨旭华[1] 戴华平[1] 孙优贤[1] 

机构地区：[1]浙江大学工业控制技术国家重点实验室,浙江杭州310027

出　　处：《化工自动化及仪表》2004年第1期18-21,共4页Control and Instruments in Chemical Industry

基　　金：国家"973"资助项目 (2 0 0 2CB3 12 2 0 0 )

摘　　要：以提高间歇式微生物发酵的产品得率为目标 ,利用BP神经网络和本文提出的傅立叶神经网络 ,提出发酵过程的发酵时间模型和最优发酵温度模型 ;在此基础上 ,提出了针对不同生产批次采用不同的最优发酵温度的新方法 ,此方法使不同生产批次的发酵过程都可以在适合其自身的最优的发酵温度下进行发酵 ,从而提高发酵生产的得率。实践应用表明 ,采用此种生产方案 ,产品平均得率提高 5 %。Using BP neural networks and the Fourier neural networks which was proposed in this paper,the fermentation time model and the optimization fermentation temperature model is proposed.On the base of two models,this paper proposed a new method by which different fermentation batch should adopt different optimization fermentation temperature.The practice showed that this method can improve average product proportion,5%.

关 键 词：微生物发酵 傅立叶神经网络 发酵时间模型 最优发酵温度模型 

分 类 号：TP273[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]