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文檔簡介
1、本論文在pH-Stat法和DO-Stat法的基礎(chǔ)之上建立起了一種新型的用于微生物營養(yǎng)物質(zhì)流加的反饋流加方式:我們收集了大量pH-Stat法和DO-Stat法培養(yǎng)大腸桿菌和畢赤酵母時不同振動模式的pH和DO數(shù)據(jù)以及人為造成的基質(zhì)過量時pH和DO的數(shù)據(jù),為了得到DO和pH所有可能出現(xiàn)的變化模式,提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的通用性,在獲得的pH和DO的數(shù)據(jù)上添加了大量隨機噪音。將這些數(shù)據(jù)進行歸一化后,利用Matlab數(shù)據(jù)處理軟件建立起了兩個人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(A
2、NNs)識別模型,分別識別出了微生物流加培養(yǎng)過程中DO和pH的變化模式。利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別模型對DO和pH變化模式的識別結(jié)果,依據(jù)設(shè)定的一套規(guī)則,較好地判別出了培養(yǎng)過程中葡萄糖是過剩還是匱乏。依據(jù)上述判別結(jié)果,編程利用程序可控蠕動泵在線自適應(yīng)地調(diào)整營養(yǎng)物質(zhì)的流加速率。離線的監(jiān)測數(shù)據(jù)驗證該種反饋流加方式可以較好地控制培養(yǎng)過程中葡萄糖的濃度。將該流加策略先后用于E.coliK12和PichiaPastorisKM71表達植酸酶基因工程菌的
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