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为了及时发现食品安全问题,降低食品安全问题的发生率,从食品供应链角度出发,通过对影响食品安全的各要素分析,利用蝙蝠算法优化的Elman神经网络,并结合Storm云服务平台,构建了食品安全监理实时分析预测模型,对食品安全数据实时分析。通过对该模型的建模分析,形成有效的食品安全实时监理机制,期望能进一步降低食品安全隐患。 相似文献
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基于蝙蝠算法的信息工程监理多目标优化研究 总被引:2,自引:0,他引:2
为了优化信息工程监理过程中的多目标问题,通过对各目标权重分配方法的改进,构建针对各监理阶段的多目标控制优化模型,采用蝙蝠算法对其进行求解,并同粒子群算法比较,仿真结果表明,该算法能够适用于对信息工程监理多目标优化问题的最优解的搜索且优于基本粒子群算法。 相似文献
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粪产碱杆菌AF01产可溶性胞外多糖发酵条件的优化 总被引:1,自引:0,他引:1
粪产碱杆菌(Alcaligenes Faecalis)AF 01产可溶性胞外多糖(EPS),本文采用单因素和正交实验设计,对其进行发酵优化研究。实验结果表明,最优发酵培养基:蔗糖50 g/L,KNO3 1.1 g/L,酵母膏0.5 g/L,Ca CO3 15 g/L;最优发酵条件为:发酵时间4 d,初始pH7.0,接种量为2.5%,转速200 r/min,温度30℃。在此条件下,该菌株可溶性胞外多糖的产量有了极大的提高,达到10.8 g/L,为该胞外多糖的规模化生产提供了重要的参考。 相似文献
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