利用神经网络对L-缬氨酸发酵建模

根据L-缬氨酸发酵过程的实验数据,利用BP神经网络进行训练,建立实验模型,实时获取生化变量的预测值并进行验证.结果表明,运用BP神经网络对L-缬氨酸发酵过程进行模拟,所建立的模型能比较精确地模拟菌体生长、底物消耗及发酵产酸过程的变化,可以为L-缬氨酸发酵生产过程提供动态模拟,具有重要的实用价值.     

酵母产细胞壁多糖分批发酵条件优化与发酵动力学

为提高酿酒酵母产细胞壁多糖能力,进一步了解酿酒酵母茵体生长、多糖的生成、底物消耗的特性,作者采用5 L发酵罐对酿酒酵母发酵条件进行优化,通过考察搅拌转速、pH值、温度对生物量、葡聚糖、甘露聚糖生成量的影响,确定最佳发酵条件为:搅拌转速400 r/min,pH 4,温度32℃.并利用BP神经网络对试验数据进行训练,建立试验模型,最终确定BP模型及拟合曲线.通过对预测值进行验证,证明该模型能较好地模拟菌体生物量、糖消耗量及细胞壁多糖生成的变化.     

基于BP神经网络的洋葱伯克霍尔德菌脂肪酶发酵软测量建模

为建立洋葱伯克霍尔德菌(Burkholderia cepacia)脂肪酶发酵过程的软测量模型,运用BP神经网络对洋葱伯克霍尔德菌脂肪酶的发酵过程进行软测量建模,并利用遗传算法对神经网络的初始权值和阈值进行优化,实现模型加快收敛速度,达到全局最优解效果.该模型能够比较精确地模拟菌体生长、底物消耗以及发酵产酶的过程动态,具有良好的泛化能力,说明BP神经网络结合遗传算法在洋葱伯克霍尔德茵脂肪酶发酵过程的模拟与预测中是一种高效快速的方法.     

基于遗传算法优化BP神经网络的丙酮丁醇梭菌发酵预测模型研究

为了提高丙酮丁醇梭菌发酵过程中生物量浓度预测的精度,以不同发酵时间和葡萄糖浓度下的生物量数据作为训练和测试集,构建BP人工神经网络,并利用遗传算法(GA)的全局搜索能力,优化构建BP人工神经网络权值和阈值,建立GA-BP预测丙酮丁醇梭菌生物量的预测模型.结果表明采用GA-BP算法具有比BP人工神经网络更高的预测精确度和稳定性.     

基于BP神经网络模型的梨醋发酵产酸量的预测

研究不同发酵条件(发酵温度、乙醇体积分数、接种量和梨的添加量)对梨醋总酸含量的影响,并且建立BP神经网络预测模型。神经网络模型能够根据发酵条件,准确预测总酸含量,总酸相关系数为0.986。在梨醋发酵中,发酵温度对总酸含量影响最大。与传统的模型比较,BP神经网络误差小,构建简单,拟合性高。     

浓香型白酒固态发酵规律模型的预测研究

针对固态发酵过程的控制实现困难的问题,本文通过测定窖池发酵过程中各个阶段的酒醅酒精数据,并对其进行优化,建立了BP人工神经网络来对窖池酒精发酵规律进行预测。通过训练,得到了良好的酒精发酵过程时间模型,并对窖池的空间位置的酒精含量变化进行建模,得到了边长-周长-产量的三维图形。最后测定了主要发酵阶段与酒精产量密切相关的酵母的数量,通过所得的酵母数据与酒精数据进行相关性分析,论证了预测模型的可靠性。     

基于BP神经网络的面包工业化生产发酵程度视觉判定

目的:建立BP神经网络模型来实现对面团发酵成熟度的精准判定.方法:利用机器视觉技术采集并处理面包发酵过程的图片,获取图片的量化信息,建立了一种基于BP(back propagation)神经网络的面包发酵程度预测模型.将时间、面积、瞬时速度、膨胀率、灰度值能量、灰度值相互关系、灰度值均匀性、灰度值对比度,作为输入神经元...     

BP神经网络在酒精发酵过程建模的应用

运用BP神经网络对酒精的发酵过程进行建模并预测，所建立的模型能够比较精确地模拟菌体生长，底物浓度消耗，以及发酵酒精度等过程的变化。结果表明，基于BP神经网络酒精发酵过程的模拟与预测是实现酒精发酵在线监测的一种可行的手段。     

基于CCTSK模糊神经网络的谷胱甘肽发酵过程建模

为了解决谷胱甘肽发酵过程建模中,由于试验数据含有噪音而导致的模型预测精度下降的问题,运用CCTSK模糊神经网络对谷胱甘肽发酵过程进行建模,并与BP神经网络进行对比.实验证明:CCTSK模糊神经网络具有更高的可解释性和良好的鲁棒性.     

酵母细胞连续流加培养过程的建模与预估控制

建立了包括菌体浓度 X、底物浓度 S、体积 V为状态变量的酵母流加发酵过程的非结构动力学模型 ;基于该模型 ,提出了一种克服被估变量的累积误差的一步预估方法 ,用以估计不可在线测量的菌体浓度、底物浓度等生化状态变量 ,并根据预估结果 ,进行流加操作。该方法应用于酵母流加培养 ,发酵最终产率比传统工艺更大 ,同时糖份消耗相对减少。