| 混合神经网络建模方法在青霉素发酵过程中的应用 |
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| 引用本文： | 葛爱冬,隋青美,王斌鹏.混合神经网络建模方法在青霉素发酵过程中的应用[J].山东轻工业学院学报,2006,20(3):30-33. |
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| 作者姓名： | 葛爱冬 隋青美 王斌鹏 |
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| 作者单位： | [1]山东轻工业学院电子信息与控制工程学院,山东济南250100 [2]山东大学控制科学与工程学院,山东济南250061 |
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| 摘 要： | 本文采用广义混合神经网络建模方法对青霉素发酵过程进行建模，根据青霉素发酵过程可在线测量过程参数二氧化碳生成率CER，实现青霉素发酵过程生物质浓度的测量。由仿真实验结果可以看出，该方法建模精度高、泛化能力强。
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| 关 键 词： | 青霉素发酵 建模 FLAT神经网络 生物质浓度 混合神经网络 |
| 文章编号： | 1004-4280（2006）03-0030-04 |
| 收稿时间： | 2006-10-09 |
| 修稿时间： | 2005年10月9日 |
Application of generalized hybrid neural network modeling methods in penicilllin fermentation process |
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| Ge Ai-dong,Sui Qing-mei,Wang Bin-peng.Application of generalized hybrid neural network modeling methods in penicilllin fermentation process[J].Journal of Shandong Institute of Light Industry(Natural Science Edition),2006,20(3):30-33. |
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| Authors: | Ge Ai-dong Sui Qing-mei Wang Bin-peng |
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| Abstract: | The biomass concentration of penicillin fermentation process is measured by the generalized hybrid neural network modeling methods parameter, CER can be measured online. The simulation results show that the modeling method has high accuracy and generalization ability. |
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| Keywords: | penicillin fermentation modeling FLAT neural network biomass concentration hybrid neural network |
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