基于神经网络的混合建模在发酵过程中的研究与应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-15页 |
| ·课题背景 | 第8-9页 |
| ·微生物发酵过程概述 | 第9-11页 |
| ·微生物发酵过程 | 第9-10页 |
| ·外界环境对微生物发酵的影响 | 第10-11页 |
| ·软测量技术及在微生物发酵过程中的应用 | 第11-14页 |
| ·软测量技术概述 | 第11-12页 |
| ·软测量在微生物发酵过程中的应用及现状分析 | 第12-14页 |
| ·论文主要研究内容 | 第14-15页 |
| 第2章 软测量模型 | 第15-26页 |
| ·软测量模型设计方法 | 第15-18页 |
| ·影响软测量模型的因素 | 第18-20页 |
| ·软测量模型 | 第20-25页 |
| ·机理模型 | 第20-21页 |
| ·经验模型 | 第21-24页 |
| ·混合模型 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 发酵过程的混合软测量模型 | 第26-38页 |
| ·混合软测量模型 | 第26-27页 |
| ·数据处理及PCA 算法 | 第27-29页 |
| ·微生物发酵机理模型 | 第29-32页 |
| ·BP 神经网络算法 | 第32-37页 |
| ·BP 神经网络概述 | 第33-34页 |
| ·BP 神经网络算法结构 | 第34-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 混合软测量模型在发酵过程中的应用 | 第38-48页 |
| ·混合软测量模型仿真实验 | 第38-43页 |
| ·青霉素发酵过程概述 | 第38-39页 |
| ·BP 神经网络模型仿真 | 第39-41页 |
| ·混合模型仿真 | 第41-43页 |
| ·混合软测量模型的应用实验 | 第43-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第5章 发酵过程软测量软件 | 第48-59页 |
| ·生物发酵控制系统现有实现方案 | 第48-49页 |
| ·软件基本功能介绍 | 第49-50页 |
| ·模型训练算法 | 第50-55页 |
| ·数据处理子程序 | 第50-53页 |
| ·BP 神经网络子程序 | 第53-55页 |
| ·人机界面程序 | 第55-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 结论 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 攻读硕士学位期间所取得的学术成果 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
