| 基于BP神经网络的产絮菌发酵参数的优化 |
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| 引用本文： | 吴丹,杨基先,李昂,邢洁,马放,魏薇. 基于BP神经网络的产絮菌发酵参数的优化[J]. 哈尔滨工业大学学报, 2013, 45(10): 30-35 |
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| 作者姓名： | 吴丹 杨基先 李昂 邢洁 马放 魏薇 |
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| 作者单位： | 哈尔滨工业大学 城市水资源与水环境国家重点实验室, 150090 哈尔滨;哈尔滨工业大学 城市水资源与水环境国家重点实验室, 150090 哈尔滨;哈尔滨工业大学 城市水资源与水环境国家重点实验室, 150090 哈尔滨;哈尔滨工业大学 城市水资源与水环境国家重点实验室, 150090 哈尔滨;哈尔滨工业大学 城市水资源与水环境国家重点实验室, 150090 哈尔滨;哈尔滨工业大学 城市水资源与水环境国家重点实验室, 150090 哈尔滨 |
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| 基金项目： | 国家高技术研究发展计划项目(863 计划)(2009AA062906)； 国家创新研究群体科学基金项目(51121062)； 城市水资源与水环境国家重点实验室(哈尔滨工业大学)自主课题(2010TX3,0DX09). |
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| 摘 要： | 为优化对产絮菌克雷伯氏菌(Klebsiella. sp.)的发酵参数,首先用正交实验量化絮凝菌发酵参数对絮凝率和产率的影响度,确定温度、摇床转数、pH 3个影响度较高的发酵参数作为神经网络的输入,絮凝率和产率为输出,同时设计了训练样本．经过反复训练,建立了准确度高、误差小的预测模型,并利用该模型实现发酵参数双指标的全局优化,其最优发酵条件为温度33 ℃、摇床转数141 r／min、pH 7.90,经验证此条件下实际絮凝率和产率分别为92.67％和2.180 9 g／L,絮凝率提高了4.08％,产率提高了14.36％,使生物絮凝剂产量低的问题得以初步改善．利用所建立模型预测生物絮凝菌F+在发酵罐中的发酵过程,仿真误差较小．
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| 关 键 词： | 产絮凝 发酵 BP神经网络 |
| 收稿时间： | 2012-11-12 |
Optimization of flocculant-producing bacteria fermentation parameters by BP neural network |
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| WU Dan,YANG Jixian,LI Ang,XING Jie,MA Fang and WEI Wei. Optimization of flocculant-producing bacteria fermentation parameters by BP neural network[J]. Journal of Harbin Institute of Technology, 2013, 45(10): 30-35 |
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| Authors: | WU Dan YANG Jixian LI Ang XING Jie MA Fang WEI Wei |
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| Affiliation: | State Key Lab of Urban Water Resource and Environment, Harbin Institute of Technology, 150090 Harbin, China;State Key Lab of Urban Water Resource and Environment, Harbin Institute of Technology, 150090 Harbin, China;State Key Lab of Urban Water Resource and Environment, Harbin Institute of Technology, 150090 Harbin, China;State Key Lab of Urban Water Resource and Environment, Harbin Institute of Technology, 150090 Harbin, China;State Key Lab of Urban Water Resource and Environment, Harbin Institute of Technology, 150090 Harbin, China;State Key Lab of Urban Water Resource and Environment, Harbin Institute of Technology, 150090 Harbin, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | flocculant-producing bacteria fermentation BP neural network |
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