【摘 要】
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该文将小波理论与神经网络相结合,综合二者的优越性,对小波网络建模方法进行了研究,并将其应用于生化过程的建模和软测量中.第一,综合现有文献,概括总结了软测量技术、不波变
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该文将小波理论与神经网络相结合,综合二者的优越性,对小波网络建模方法进行了研究,并将其应用于生化过程的建模和软测量中.第一,综合现有文献,概括总结了软测量技术、不波变换及人工神经网络的发展和现状,介绍了软测量技术、小波分析和小波神经网络的基本含义,简要叙述了发酵过程的建模方法和软测量技术在发酵过程中的应用.第二,该文首先对几种典型混合网络建模结构进行了比较分析,研究了一种广义混合神经网络建模结构,并通过仿真实验,验证了其结构具有比传统的混合网络结构更强的泛化能力、更高的精度和更强的通用性.第三,研究了小波神经网络建模方法,对于三种类型的小波网络进行了对比实验和分析,并将小波网络用于对实际生化过程的建模.第四,介绍了青霉素发酵过程工艺及过程特点,根据可在线测量过程变量二氧化碳释放率CER,应用第二章提出的广义混合神经网络建模方法,测量发酵过程的生物质浓度.
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