| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 1 绪论 | 第7-29页 |
| ·发酵过程概述 | 第7-10页 |
| ·发酵过程建模的基本原理和方法 | 第10-12页 |
| ·人工神经网络 | 第12-21页 |
| ·遗传算法 | 第21-27页 |
| ·本研究课题目的和意义 | 第27-29页 |
| 2 G63 脂肪酶发酵过程参数的获取 | 第29-43页 |
| ·试验材料与方法 | 第29-32页 |
| ·发酵条件和数据采集 | 第32-41页 |
| ·讨论 | 第41-43页 |
| 3 基于遗传算法优化的BP 网络发酵过程建模 | 第43-59页 |
| ·酶活力模型 | 第43-51页 |
| ·菌体浓度模型 | 第51-54页 |
| ·残糖浓度模型 | 第54-58页 |
| ·讨论 | 第58-59页 |
| 4 结论和展望 | 第59-61页 |
| ·结论 | 第59页 |
| ·展望 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-67页 |
| 附录 攻读学位期间发表论文目录 | 第67页 |