【摘 要】
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针对BP神经网络训练时间长、易陷入局部极小点问题，将量子微粒群算法QPSO与BP算法结合起来分两次训练神经网络，建立青霉素浓度预估模型。用青霉素发酵数据集对模型进行训练与检
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（60474030）
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针对BP神经网络训练时间长、易陷入局部极小点问题，将量子微粒群算法QPSO与BP算法结合起来分两次训练神经网络，建立青霉素浓度预估模型。用青霉素发酵数据集对模型进行训练与检验。基于该模型，用QPSO算法对温度与pH控制轨线进行优化。实验表明，该发酵过程模型训练误差小、学习速度快、泛化能力强、预测精度高、可以实现多步预估。采用优化后的温度、pH控制轨线，青霉素浓度有所提高。
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