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由于生物发酵过程的复杂性和不确定性,传统的建模、状态估计、基于模型的多步超前预测方法通常难以奏效,作为一种数据驱动的方法,神经网络模型能够弥补以上方法的不足.采用滚动学习-预测算法,对工业生产规模的青霉素流加发酵过程的产量、糖耗分别作出了多步超前预测,取得了满意的结果.
生物发酵过程神经网络状态预报器的验证
【摘 要】
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由于生物发酵过程的复杂性和不确定性,传统的建模、状态估计、基于模型的多步超前预测方法通常难以奏效,作为一种数据驱动的方法,神经网络模型能够弥补以上方法的不足.采用滚
【机 构】
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上海交通大学自动化系国家生物反应器工程重点实验室,上海,200030;华东理工大学信息学院,上海,200237
【出 处】
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无锡轻工大学学报
【发表日期】
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2000年6期
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