| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 研究背景 | 第10页 |
| 1.2 微生物发酵过程概述 | 第10-14页 |
| 1.2.1 发酵技术的发展及其生产方式 | 第10-12页 |
| 1.2.2 发酵生产的工艺流程 | 第12-14页 |
| 1.3 发酵过程建模与优化技术 | 第14-18页 |
| 1.3.1 发酵过程建模方法概述 | 第14-17页 |
| 1.3.2 发酵过程优化技术概述 | 第17-18页 |
| 1.4 本文主要工作 | 第18-20页 |
| 第2章 诺西肽发酵过程及其机理模型 | 第20-36页 |
| 2.1 引言 | 第20页 |
| 2.2 诺西肽发酵 | 第20-27页 |
| 2.2.1 诺西肽 | 第20-22页 |
| 2.2.2 诺西肽发酵工艺 | 第22-23页 |
| 2.2.3 诺西肽发酵过程的影响因素 | 第23-27页 |
| 2.3 诺西肽分批发酵过程机理模型 | 第27-33页 |
| 2.3.1 菌体生长模型 | 第28页 |
| 2.3.2 基质消耗模型 | 第28-29页 |
| 2.3.3 产物生成模型 | 第29页 |
| 2.3.4 模型参数的确定 | 第29-33页 |
| 2.4 诺西肽补料分批发酵过程机理模型 | 第33-34页 |
| 2.5 本章小节 | 第34-36页 |
| 第3章 诺西肽发酵过程混合模型的建立 | 第36-44页 |
| 3.1 引言 | 第36页 |
| 3.2 RBF神经网络 | 第36-39页 |
| 3.3 基于RBF神经网络的诺西肽发酵过程混合建模 | 第39-43页 |
| 3.3.1 混合模型的建立 | 第39-40页 |
| 3.3.2 混合模型的实验验证 | 第40-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 基于混合模型的诺西肽发酵过程优化 | 第44-64页 |
| 4.1 引言 | 第44-45页 |
| 4.2 粒子群优化算法 | 第45-51页 |
| 4.2.1 标准粒子群算法 | 第45-46页 |
| 4.2.2 混沌迁移算子 | 第46-47页 |
| 4.2.3 CPSO算法的具体步骤 | 第47-48页 |
| 4.2.4 算法性能测试 | 第48-51页 |
| 4.3 诺西肽发酵过程优化模型的建立 | 第51-54页 |
| 4.3.1 目标函数的确定 | 第51-52页 |
| 4.3.2 决策变量的选取 | 第52-53页 |
| 4.3.3 约束条件 | 第53-54页 |
| 4.4 优化模型的约束处理 | 第54-57页 |
| 4.4.1 约束处理的基本方法 | 第54-57页 |
| 4.4.2 诺西肽发酵优化的约束处理策略 | 第57页 |
| 4.5 仿真研究 | 第57-61页 |
| 4.6 本章小结 | 第61-64页 |
| 第5章 结论与展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 致谢 | 第70页 |