GA-BP网络在谷氨酸菌体浓度软测量中的应用

被引：6

作者：

王贵成 ^{[1
]}

张敏 ^{[1
]}

汪勇 ^{[1
]}

徐心和 ^{[2
]}

机构：

[1] 沈阳化工学院

[2] 东北大学信息科学与工程学院

来源：

华东理工大学学报(自然科学版) | 2007年 / 03期

关键词：

谷氨酸; 菌体浓度; 发酵过程; 软测量; 神经网络; 遗传算法;

D O I：

10.14135/j.cnki.1006-3080.2007.03.025

中图分类号：

TP274 [数据处理、数据处理系统];

学科分类号：

0804 ; 080401 ; 080402 ; 081002 ; 0835 ;

摘要：

针对菌体细胞浓度是影响谷氨酸发酵过程重要的生物参数,而其在线实时检测难以实现的状况,采用遗传算法和BP神经网络相结合的方法(GA-BP网络)对其进行软测量。通过对谷氨酸生产工艺过程的分析,找到影响菌体细胞浓度的过程参数,从现场历史数据中选取样本,建立软测量模型。仿真结果表明:新方法可以避免单独使用BP网络陷入局部最小的问题,能加快全局收敛速度,对谷氨酸发酵过程菌体浓度的软测量效果更好。

引用

页码：410 / 413

页数：4

共 7 条

[1] 软测量技术及其在发酵过程中的应用 [J].

杜锋 ;

刘全 ;

雷鸣 .

食品科学, 2002, (08) :352-356

[2] 遗传算法在神经网络控制中的应用与实现 [J].

杨国军 ;

崔平远 ;

李琳琳 .

系统仿真学报, 2001, (05) :567-570

[3] 人工神经网络在红霉素发酵过程状态预估中的应用 [J].

黄明志 ;

杭海峰 ;

储炬 ;

叶勤 ;

张嗣良 .

华东理工大学学报, 2000, (02) :162-164+176

[4] 神经元网络建模与软测量技术 [J].

王旭东，邵惠鹤 .

化工自动化及仪表, 1996, (02)

[5]

人工神经网络与遗传算法的结合：进展及展望[J]. 梁化楼,戴贵亮.电子学报. 1995(10)

[6]

On-line estimation of biomass concentration using a neural network and information about metabolic state[J] . Bioprocess and Biosystems Engineering . 2005 (1)

[7]

Soft sensors for on-line biomass measurements[J] . Lei Zhi Chen,Sing Kiong Nguang,Xue Mei Li,Xiao Dong Chen.Bioprocess and Biosystems Engineering . 2004 (3)

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