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由于BP神经网络存在训练时间长、易陷入局部极小点问题，本文将IQPSO与BP算法相结合，给山了其用于建立青霉素浓度的预估模型。用青霉素发酵数据集对模型进行训练与检验。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。
IQPSO神经网络算法及在发酵过程建模的应用
【摘 要】
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由于BP神经网络存在训练时间长、易陷入局部极小点问题，本文将IQPSO与BP算法相结合，给山了其用于建立青霉素浓度的预估模型。用青霉素发酵数据集对模型进行训练与检验。实验表
【机 构】
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山东经贸职业学院,北京科技大学信息工程学院
【出 处】
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中国酿造
【发表日期】
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2009年11期
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