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41.
42.
针对间歇过程的非线性、多阶段性等特点及其三维数据形式,提出基于批次图像化的卷积自编码故障监测方法.首先,将每个批次数据看作一个灰度图,每个批次中数据变化可以看作图片的纹理变化,利用卷积自编码器(convolutional autoencoder,CAE)直接对间歇过程三维数据进行特征提取,避免三维数据展开成二维时导致的信息丢失,无需分阶段充分考虑批次全局信息,有效提取过程变量相关关系的动态变化;同时,利用卷积操作提取局部特征信息,自编码网络可以解决非线性问题,实现特征的无监督学习;然后,使用一类支持向量机(one-class support vector method, OCSVM)描述特征分布,构造新的统计量,确定控制限,实现故障监测;最后,通过将该方法应用到Pensim仿真平台及重组人粒细胞集落刺激因子发酵的实际生产数据,验证所提方法的准确性和有效性. 相似文献
43.
为提高对发酵过程中质量变量的预测精度,解决发酵数据非线性的问题,提出一种基于核二次互信息回归的质量预测模型.将非线性过程数据核映射至高维特征空间,使其线性可分;基于高维特征空间,使用Renyi二次熵与二次互信息定义目标函数提取过程特征,建立过程特征与质量变量间的回归模型;二次互信息可衡量变量间的非线性关系.仿真实验及大肠杆菌发酵生产数据的实验结果表明,该方法具有较高质量预测精度,对非线性数据有较强处理能力. 相似文献
44.
45.
补加前体DL-蛋氨酸对S-腺苷-L-蛋氨酸发酵的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
通过补加前体提高酿酒酵母SAM-J5E-4 发酵生产S-腺苷-L-蛋氨酸的水平.采用10 L 罐发
酵, 考察在相同的培养条件下, 补加不同类型的蛋氨酸前体对S-腺苷-L-蛋氨酸合成的影响.当补加
前体D-蛋氨酸和L-蛋氨酸时, S-腺苷-L-蛋氨酸的产量分别为1 .53 g/L 和4 .66 g/L , 而未补加前
体蛋氨酸的对照仅为0 .38 g/ L .发酵过程中补加2 倍量的DL-蛋氨酸前体对促进S-腺苷-L-蛋氨酸
的积累效果最佳, 补料方式为流加, 补加速率为4 g/(L · h), 共流加5 h , 在此条件下S-腺苷-L-蛋
氨酸的产量为5 .28 g/ L , 生物量达120 g/L 以上.以DL-蛋氨酸为前体应用于S-腺苷-L-蛋氨酸的
流加发酵过程可明显提高发酵水平. 相似文献
47.
从土壤中筛到一株产羰基还原酶的菌种骚动厄斯考维菌(Oerskovia turbata)ZJPH1604,利
用该微生物细胞可不对称催化3-氯苯乙酮合成(R)-
1-(3-氯苯基)乙醇,对映体过量值>99.9%.通
过单因素试验发现:酵母提取物、(NH4)2SO4
和KH2PO4
为影响酶活的显著影响因子,继而采用
响应面法对产酶条件进行了优化.结果表明:最优发酵培养基组成为葡萄糖15.0g/L,酵母提取物
30.0g/L,(NH4)2SO42.6g/L,KH2PO42.8g/L,NaCl 0.6g/L,MgSO40.8g/L.在最适培养条
件下,菌体羰基还原酶的酶活力达到32.0U/g,较优化前提高了166.7%.为高效合成(R)-
1-(3-氯
苯基)乙醇提供了新途径,丰富了生物不对称合成手性药物中间体的手段. 相似文献
48.
多向核独立成分分析(multiway kernel independent component analysis,MKICA)在监测间歇过程非高斯性和非线性方面取得了广泛应用,其仅仅是将线性独立成分分析(independent component analysis,ICA)方法利用核主成分分析(kernel principal component analysis,KPCA)白化扩展到非线性领域,但数据经KPCA白化后只考虑数据信息最大化未考虑数据簇结构信息的不足,为解决此问题,采用核熵成分分析(kernel entropy component analysis,KECA)代替KPCA白化的过程监测方法。该方法首先利用AT展开方法将过程三维数据变为二维数据;其次用KECA进行白化处理的同时解决数据的非线性;然后建立ICA监测模型用于非高斯生产过程监测;最后将该方法应用到青霉素发酵仿真和实际的工业过程并与MKICA方法进行对比,验证该方法的有效性。 相似文献
49.
50.
大冲河小流域是德庆县水土流失最严重的小流域之一,区内崩岗林立,沟壑纵横,是华南地区崩岗多发区之一。流域内水土流失呈现出"点状分布、面状流失、线状危害"的特点。针对这种水土流失特点,大冲河小流域综合治理提出"突出重点,以点治面,控面减线,因地制宜,分区治理"的模式,以形成完善的水土流失防护体系,营造一个安全、生态、经济型的小流域。这种模式的实施能使水土流失得以控制,土地利用类型趋向合理,生态效益和经济效益显著提高。 相似文献