【摘 要】
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利用静态多层前馈神经网络模型对腊样芽孢杆菌(Baeillus cereus DM423)(简称DM423)分批培养过程的生物量进行软测量.构建了以培养时间、温度、pH、溶氧和葡萄糖浓度作为网络
【基金项目】
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国家自然科学基金，国家自然科学基金
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利用静态多层前馈神经网络模型对腊样芽孢杆菌(Baeillus cereus DM423)(简称DM423)分批培养过程的生物量进行软测量.构建了以培养时间、温度、pH、溶氧和葡萄糖浓度作为网络的输入变量,生物量浓度为输出变量的5-5-1型的3层前馈网络,网络对DM423的生物量浓度估算精确度较好.分别对葡萄糖浓度、pH和溶氧的实际测量值施加干扰,对网络的鲁棒性进行检测,结果表明,所建立的神经网络具有一定的抗干扰能力.
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