基于神经网络的红霉素发酵控制系统
| 引言 | 第1-14页 |
| ·红霉素发酵的发展现状 | 第9-10页 |
| ·选题的意义 | 第10-12页 |
| ·本文研究内容 | 第12-14页 |
| 第一章 神经网络方法 | 第14-23页 |
| ·人工神经网络简介 | 第14页 |
| ·神经网络的发展 | 第14-16页 |
| ·神经网络的学习 | 第16-18页 |
| ·多层前馈网络与 BP学习算法 | 第18-22页 |
| ·网络结构 | 第18-19页 |
| ·BP学习算法及其改进 | 第19-21页 |
| ·BP学习算法的计算步骤 | 第21-22页 |
| ·小结 | 第22-23页 |
| 第二章 红霉素发酵过程神经网络控制 | 第23-35页 |
| ·红霉素发酵过程参数及相应控制方法 | 第23-25页 |
| ·生化反应过程的参数 | 第23-24页 |
| ·红霉素发酵过程参数及相应控制方法 | 第24-25页 |
| ·基于神经网络的红霉素发酵过程辨识 | 第25-34页 |
| ·神经网络结构设计 | 第25-26页 |
| ·数据预处理 | 第26-27页 |
| ·网络训练 | 第27-30页 |
| ·网络测试 | 第30-34页 |
| ·小结 | 第34-35页 |
| 第三章 红霉素发酵过程控制系统的设计 | 第35-54页 |
| ·发酵罐的改进 | 第35-39页 |
| ·系统构成 | 第39-41页 |
| ·软件实现 | 第41-53页 |
| ·数据库设计 | 第41-42页 |
| ·上、下位机通信设计 | 第42-47页 |
| ·VB与MATLAB的交互 | 第47-48页 |
| ·神经网络预测的程序设计 | 第48-50页 |
| ·上位机监控界面 | 第50-53页 |
| ·小结 | 第53-54页 |
| 结论 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 附录一 红霉素发酵样本数据曲线 | 第62-65页 |
| 附录二 PLD通信子程序 | 第65-70页 |
| 硕士期间发表论文 | 第70页 |
