| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 引言 | 第10-11页 |
| 1.2 发酵过程简介 | 第11-15页 |
| 1.2.1 发酵过程内容 | 第11-12页 |
| 1.2.2 发酵过程特点 | 第12-13页 |
| 1.2.3 发酵工程的发展史 | 第13-15页 |
| 1.3 发酵过程建模与优化 | 第15-17页 |
| 1.3.1 模型化的目的和方法 | 第15页 |
| 1.3.2 发酵过程的优化控制 | 第15-16页 |
| 1.3.3 国内外研究现状 | 第16-17页 |
| 1.4 本文主要工作 | 第17-18页 |
| 第2章 生物发酵工程 | 第18-28页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 微生物代谢 | 第18-20页 |
| 2.2.1 初级代谢产物发酵的代谢变化 | 第18-19页 |
| 2.2.2 次级代谢产物发酵的代谢变化 | 第19-20页 |
| 2.3 微生物发酵过程和分类 | 第20-22页 |
| 2.4 发酵过程主要影响参数 | 第22-25页 |
| 2.4.1 压力 | 第23页 |
| 2.4.2 温度 | 第23-24页 |
| 2.4.3 溶解氧 | 第24页 |
| 2.4.4 pH 值 | 第24-25页 |
| 2.4.5 其他因素 | 第25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-28页 |
| 第3章 基于神经网络的诺西肽发酵过程建模 | 第28-50页 |
| 3.1 引言 | 第28-29页 |
| 3.2 诺西肽概述 | 第29-31页 |
| 3.2.1 诺西肽性质和用途 | 第29-30页 |
| 3.2.2 诺西肽发酵工艺 | 第30-31页 |
| 3.3 诺西肽发酵过程机理简化模型 | 第31-36页 |
| 3.3.1 菌体生长模型 | 第33-34页 |
| 3.3.2 基质消耗模型 | 第34-35页 |
| 3.3.3 产物生成模型 | 第35-36页 |
| 3.4 径向基神经网络 | 第36-40页 |
| 3.4.1 RBF神经网络基本原理 | 第37-38页 |
| 3.4.2 RBF神经网络学习算法 | 第38页 |
| 3.4.3 改进RBF神经网络学习算法 | 第38-40页 |
| 3.5 诺西肽发酵过程混合建模 | 第40-48页 |
| 3.5.1 模型数据来源 | 第40-41页 |
| 3.5.2 模型数据预处理 | 第41-42页 |
| 3.5.3 模型输入变量的选择 | 第42-44页 |
| 3.5.4 诺西肽发酵过程模型建立与仿真结果分析 | 第44-48页 |
| 3.5.5 模型在线跟踪与更新 | 第48页 |
| 3.6 本章小结 | 第48-50页 |
| 第4章 人工鱼群智能优化算法的研究 | 第50-62页 |
| 4.1 引言 | 第50页 |
| 4.2 人工鱼群优化算法原理 | 第50-56页 |
| 4.2.1 基本概念 | 第50-51页 |
| 4.2.2 基本行为描述 | 第51-53页 |
| 4.2.3 算法描述与收敛性分析 | 第53-56页 |
| 4.2.4 参数设置的基本原则 | 第56页 |
| 4.3 人工鱼群优化算法特点 | 第56页 |
| 4.4 改进的人工鱼群算法分析 | 第56-61页 |
| 4.4.1 具有饥饿感的人工鱼 | 第57-58页 |
| 4.4.2 具有变异能力的人工鱼 | 第58页 |
| 4.4.3 自适应人工鱼群算法 | 第58-60页 |
| 4.4.4 改进的人工鱼群算法步骤 | 第60-61页 |
| 4.5 本章小结 | 第61-62页 |
| 第5章 基于改进AFSA算法的诺西肽发酵过程优化研究 | 第62-72页 |
| 5.1 引言 | 第62页 |
| 5.2 诺西肽发酵过程的阶段识别 | 第62-63页 |
| 5.3 改进AFSA算法实现菌体生长期的操作优化 | 第63-68页 |
| 5.3.1 适应度函数的设计 | 第64页 |
| 5.3.2 优化变量的选取 | 第64-65页 |
| 5.3.3 模型的建立与研究 | 第65-68页 |
| 5.4 利用改进的AFSA算法实现菌体生产期的补料优化 | 第68-71页 |
| 5.4.1 补料优化 | 第68-69页 |
| 5.4.2 适应度函数设计 | 第69页 |
| 5.4.3 模型的建立与研究 | 第69-71页 |
| 5.5 本章小结 | 第71-72页 |
| 第6章 总结与展望 | 第72-74页 |
| 6.1 总结 | 第72页 |
| 6.2 展望 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 致谢 | 第78页 |