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文檔簡介
1、山東大學(xué)碩士學(xué)位論文軟測量技術(shù)在青霉素發(fā)酵過程中的應(yīng)用姓名:葛愛冬申請學(xué)位級別:碩士專業(yè):檢測技術(shù)與自動化裝置指導(dǎo)教師:隋青美20040418山東大學(xué)碩士學(xué)位論文摘要隨著生物技術(shù)的發(fā)展,發(fā)酵過程在國民經(jīng)濟中的地位越來越重要,但由于發(fā)酵過程具有高度的非線性、時變性和模型不確定性,關(guān)鍵變量如生物質(zhì)濃度和產(chǎn)物濃度難以在線測量,離線分析又導(dǎo)致測量滯后,使發(fā)酵過程控制問題變得十分復(fù)雜,難以獲得令人滿意的控制性能。青霉素發(fā)酵過程又是生化反應(yīng)過程中比
2、較典型的生產(chǎn)過程,因此對青霉素發(fā)酵過程進行建模研究有實際應(yīng)用價值。由于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自學(xué)習(xí)、聯(lián)想記憶、自適應(yīng)和非線性逼近等功能,基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軟測量為解決復(fù)雜系統(tǒng)過程參數(shù)的軟測量提供了一條有效途徑,使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在非線性系統(tǒng)建模中的應(yīng)用越來越廣泛。因此,本文基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論,對發(fā)酵過程的建模問題進行了深入的研究。第一,概括總結(jié)了發(fā)酵過程的建模方法,總結(jié)了目前發(fā)酵過程建模國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀和存在的問題,對最新進展進行了總結(jié)和評述,介紹了
3、軟測量技術(shù)及其在發(fā)酵過程中的應(yīng)用。第二,研究了一種新型的前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一FLAT神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用,詳細介紹了它的結(jié)構(gòu),在FLAT神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法中,總結(jié)了FLAT神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一步更新學(xué)習(xí)算法,推導(dǎo)了FLAT神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的梯度下降算法和最小二乘算法。通過仿真實驗說明了與BP網(wǎng)絡(luò)相比FLAT網(wǎng)絡(luò)所具有的優(yōu)點:收斂速度快、不存在局部極小點、隱層節(jié)點的數(shù)目容易確定。仿真實驗結(jié)果還表明FLAT神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識精度高、學(xué)習(xí)速度快、泛化能力強。第三,介紹了發(fā)酵過
4、程中幾種典型混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模方法,并研究了廣義混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,它可用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)描述發(fā)酵過程通用結(jié)構(gòu)形式的模型。該模型由非線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩部分組成,由于非線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用結(jié)構(gòu)具有線性形式的FLAT神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),使兩個網(wǎng)絡(luò)能夠合并為同一表達式,并具有線性形,使得能夠使用線性最小二乘法求解網(wǎng)絡(luò)權(quán)值。仿真實驗表明,該模型訓(xùn)練方式簡單,并可方便地使用在線辨識算法。第四,介紹了青霉素發(fā)酵過程的特點,青霉素發(fā)酵過程工藝和參數(shù),著重介紹了青霉素
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