基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的洋蔥伯克霍爾德菌脂肪酶發(fā)酵過(guò)程建模.pdf

1、微生物發(fā)酵工程是生物技術(shù)的重要組成部分，其應(yīng)用遍及化學(xué)工業(yè)、農(nóng)業(yè)、食品工業(yè)、醫(yī)藥工業(yè)以及能源等國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)的各個(gè)領(lǐng)域。發(fā)酵過(guò)程具有高度的非線性、時(shí)變性和基本生物量難以在線測(cè)量等特征，因此對(duì)發(fā)酵過(guò)程實(shí)施有效的在線控制和優(yōu)化，已成為發(fā)酵工程的重要研究課題。
　　 對(duì)于整個(gè)發(fā)酵過(guò)程的控制極其重要的一些參數(shù)如菌體濃度、基質(zhì)濃度、產(chǎn)物濃度等無(wú)法在線測(cè)量，因此本文采取軟測(cè)量技術(shù)，利用可以實(shí)時(shí)測(cè)量的參數(shù)（時(shí)間、pH、溶氧）來(lái)估計(jì)不能在線測(cè)量的

2、參數(shù)，以實(shí)現(xiàn)對(duì)整個(gè)發(fā)酵過(guò)程的模擬。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，可調(diào)參數(shù)多，訓(xùn)練算法多，可操控性好，適合生物發(fā)酵的非線性過(guò)程建模。遺傳算法計(jì)算簡(jiǎn)單、功能強(qiáng)大，對(duì)解決優(yōu)化問(wèn)題具有很大潛力。將這兩種方法結(jié)合起來(lái)可以起到很好的建模和優(yōu)化效果。
　　 本文以洋蔥伯克霍爾德菌（Burkholderia cepacia）G63脂肪酶發(fā)酵過(guò)程作為研究對(duì)象，采取BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，建立發(fā)酵過(guò)程的軟測(cè)量模型，并利用遺傳算法，對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值和閾值進(jìn)行了