青霉素发酵过程建模研究

青霉素发酵过程是一种具有非线性、时变性的复杂生化反应系统,由于一些生物参数在线检测困难,许多生化过程的代谢途径尚不明确,难以建立精确数学模型。而神经网络具有非线性、多变量、自学习、并行处理等特点,用于非线性系统的建模具有无可比拟的优势。因此,以青霉素发酵过程生化机理模型产生的数据为样本,训练RBF神经网络,建立了基于RBF神经网络的发酵过程模型。该模型可用于发酵过程中状态变量的估算与预测,并且可估计底物、产物、菌体浓度的变化趋势,对实际工作具有指导意义。