基于改进BP神经网络的菌体浓度软测量

被引：16

作者：

杨强大

王福利

常玉清

机构：

[1] 不详

[2] 东北大学信息科学与工程学院

[3] 不详

来源：

控制与决策 | 2008年 / 08期

关键词：

软测量; 神经网络; 算法改进; 辅助变量选取; 发酵;

D O I：

10.13195/j.cd.2008.08.31.yangqd.010

中图分类号：

TP274.4 [];

学科分类号：

摘要：

提出一种改进的BP神经网络(IBPNN)用以建立发酵过程中菌体浓度软测量模型.结合菌体浓度变化范围大这一特点,将传统BP网络的误差函数进行了改进,并利用最优停止法对网络进行训练,避免了过拟合现象.最后针对诺西肽发酵过程中菌体浓度的估计问题,根据隐函数定理选取辅助变量,应用IBPNN建立菌体浓度软测量模型,实验结果验证了所提方法的有效性.

引用

页码：869 / 873+878 +878

页数：6

共 8 条

[1] 神经网络的泛化理论和泛化方法 [J].