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在青霉素发酵过程中,菌体浓度是一个重要的过程参数,但目前的检测手段多为离线测量,不能用于实时控制.RBF神经网络在间接测量方面有着逼近能力强,训练方法简单易行等特点.结合底物等易测量参数,利用RBF神经网络来逼近这种关系,很好地解决了菌体浓度在线测量的问题.
基于RBF神经网络的青霉素发酵过程菌体浓度的预测
【摘 要】
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在青霉素发酵过程中,菌体浓度是一个重要的过程参数,但目前的检测手段多为离线测量,不能用于实时控制.RBF神经网络在间接测量方面有着逼近能力强,训练方法简单易行等特点.结
【机 构】
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北京工业大学电子信息与控制工程学院(北京)
【出 处】
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第二十二届中国控制会议
【发表日期】
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2003年8期
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