【摘 要】
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针对海洋生物酶发酵过程中关键生物参数在线测量困难、离线化验滞后大,难以实现实时控制问题,提出一种贝叶斯正则化神经网络软测量建模方法。通过贝叶斯正则化修正神经网络训
【机 构】
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苏州工业园区职业技术学院机电工程系,江苏大学电气信息工程学院
【基金项目】
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江苏高校优势学科建设工程资助项目（PAPD）, “十二五”国家“863”计划重点科技资助项目（2011AA09070301）, 江苏省自然科学基金面上资助项目（BK20151345）, 江苏高校品牌专业建设工程资助项目（PPZY2015A088）
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针对海洋生物酶发酵过程中关键生物参数在线测量困难、离线化验滞后大,难以实现实时控制问题,提出一种贝叶斯正则化神经网络软测量建模方法。通过贝叶斯正则化修正神经网络训练性能函数,限制网络权值,简化了网络结构,从而有效地抑制过拟合,提高网络泛化能力。以典型的海洋生物酶—海洋蛋白酶为例,建立了海洋蛋白酶发酵过程关键生物参数（基质浓度、菌体浓度、酶活）软测量模型。结果表明：贝叶斯正则化神经网络不仅对训练样本集表现出很强的拟合能力,且对预测样本同样表现出很强的推广能力;在预测精度上明显高于LM算法的神经网络,解决了海
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