华南理工大学学报（自然科学版）
華南理工大學學報（自然科學版）
화남리공대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF SOUTH CHINA UNIVERSITY OF TECHNOLOGY(NATURAL SCIENCE EDITION)
2009年
4期
111-115
,共5页
李冰%郭祀远%李琳%黎锡流
李冰%郭祀遠%李琳%黎錫流
리빙%곽사원%리림%려석류
反馈神经网络%生物量%软测量%预测
反饋神經網絡%生物量%軟測量%預測
반궤신경망락%생물량%연측량%예측
为利用神经网络的非线性处理能力准确反映微生物培养的动态过程,应用部分反馈神经网络(PRNN)对分批培养过程中的Bacillus cereus DM423的生物量进行软测量,构建了拓扑结构为11-5-1的部分反馈神经网络. 网络的输入量为pH、温度、溶氧量和葡萄糖浓度的延时量,同时将网络输出的生物量浓度进行延时、反馈作为网络输入量,输出量为生物量浓度当时值,算法为BPTT法,获得的网络泛化能力较好,训练样本的均方差为0.56×10-3. 此外,所建立的部分反馈神经网络具有良好鲁棒性,可抵抗小幅度的高斯噪声干扰. 对Bacillus cereus DM423分批培养过程进行多步预测,预测精度高.
為利用神經網絡的非線性處理能力準確反映微生物培養的動態過程,應用部分反饋神經網絡(PRNN)對分批培養過程中的Bacillus cereus DM423的生物量進行軟測量,構建瞭拓撲結構為11-5-1的部分反饋神經網絡. 網絡的輸入量為pH、溫度、溶氧量和葡萄糖濃度的延時量,同時將網絡輸齣的生物量濃度進行延時、反饋作為網絡輸入量,輸齣量為生物量濃度噹時值,算法為BPTT法,穫得的網絡汎化能力較好,訓練樣本的均方差為0.56×10-3. 此外,所建立的部分反饋神經網絡具有良好魯棒性,可牴抗小幅度的高斯譟聲榦擾. 對Bacillus cereus DM423分批培養過程進行多步預測,預測精度高.
위이용신경망락적비선성처리능력준학반영미생물배양적동태과정,응용부분반궤신경망락(PRNN)대분비배양과정중적Bacillus cereus DM423적생물량진행연측량,구건료탁복결구위11-5-1적부분반궤신경망락. 망락적수입량위pH、온도、용양량화포도당농도적연시량,동시장망락수출적생물량농도진행연시、반궤작위망락수입량,수출량위생물량농도당시치,산법위BPTT법,획득적망락범화능력교호,훈련양본적균방차위0.56×10-3. 차외,소건립적부분반궤신경망락구유량호로봉성,가저항소폭도적고사조성간우. 대Bacillus cereus DM423분비배양과정진행다보예측,예측정도고.
