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本文首先对人工神经网络(感知器、误差回传神经网络)、遗传算法进行了综述。然后应用遗传算法对L-异亮氨酸发酵培养基进行优化，并且运用BP神经网络对L-异亮氨酸的发酵过程仿真模拟，取得了良好的效果。结果表明，BP神经网络在L-异亮氨酸发酵的模拟与预测中是一种高效、快速的方法。
遗传算法和BP神经网络的优化设计方法在发酵模型中的应用
【摘 要】
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本文首先对人工神经网络(感知器、误差回传神经网络)、遗传算法进行了综述。然后应用遗传算法对L-异亮氨酸发酵培养基进行优化，并且运用BP神经网络对L-异亮氨酸的发酵过程仿真
【机 构】
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南开大学
【出 处】
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南开大学
【发表日期】
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2006年期
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