赖氨酸发酵过程智能补料控制系统研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| ·引言 | 第9-11页 |
| ·赖氨酸发酵补料控制现状与发展趋势 | 第11-14页 |
| ·赖氨酸发酵补料智能控制面临的问题 | 第14-15页 |
| ·课题主要研究内容及意义 | 第15-17页 |
| 第二章 基于模糊神经网络的智能控制系统研究 | 第17-37页 |
| ·智能控制理论 | 第17-25页 |
| ·模糊控制 | 第17-21页 |
| ·神经网络控制 | 第21-23页 |
| ·模糊神经网络控制 | 第23-25页 |
| ·学习算法 | 第25-30页 |
| ·遗传算法 | 第25-26页 |
| ·免疫算法 | 第26-27页 |
| ·免疫遗传算法 | 第27-29页 |
| ·模糊C—均值聚类 | 第29-30页 |
| ·改进的模糊神经网络控制方法 | 第30-35页 |
| ·结构优化学习 | 第30-32页 |
| ·参数优化设计 | 第32-35页 |
| ·非线性对象的模糊神经网络控制仿真研究 | 第35-37页 |
| 第三章 赖氨酸智能补料控制系统研究 | 第37-52页 |
| ·引言 | 第37页 |
| ·赖氨酸补料发酵工艺流程 | 第37-39页 |
| ·补料控制的参数选择 | 第39-43页 |
| ·构建改进的模糊神经网络系统模型 | 第43-46页 |
| ·智能补料控制策略 | 第45-46页 |
| ·自由参数权值构建 | 第46页 |
| ·实验方案 | 第46-48页 |
| ·实验与仿真 | 第48-52页 |
| 第四章 智能补料控制系统数字化设计 | 第52-64页 |
| ·智能补料控制系统硬件设计 | 第52-57页 |
| ·芯片的选择 | 第53-54页 |
| ·主要输入输出的接口技术 | 第54-55页 |
| ·人机通道 | 第55-56页 |
| ·其他基本功能模块 | 第56-57页 |
| ·智能补料控制系统软件设计 | 第57-64页 |
| ·上位机软件设计要求 | 第57-58页 |
| ·补料控制器软件设计 | 第58-64页 |
| 第五章 总结与展望 | 第64-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 附录 赖氨酸补料发酵试验部分数据 | 第70-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 硕士期间发表的论文 | 第73页 |
