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为实现新霉素发酵培养基的优化,用均匀设计安排实验,将所得实验数据作为训练样本建立一个结构为6-5-1的神经网络并进行验证。在此基础上进一步利用神经网络和遗传算法偶合寻优得到了新霉素发酵培养基的最优配比,在此条件下的新霉素摇瓶发酵效价为19210u/mL,比优化前提高了23%。
基于BP神经网络与遗传算法的新霉素发酵培养基优化
【摘 要】
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为实现新霉素发酵培养基的优化,用均匀设计安排实验,将所得实验数据作为训练样本建立一个结构为6-5-1的神经网络并进行验证。在此基础上进一步利用神经网络和遗传算法偶合寻
【机 构】
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漳州职业技术学院计算机工程系
【出 处】
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漳州职业技术学院学报
【发表日期】
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2019年2期
【基金项目】
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漳州职业技术学院科研计划资助项目(ZZY1509).
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