| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| ·研究背景 | 第9-11页 |
| ·发酵过程优化方法的研究现状 | 第11-13页 |
| ·基于非线性系统理论的发酵过程的优化控制 | 第11-12页 |
| ·基于人工智能技术的发酵过程优化控制 | 第12页 |
| ·基于进化算法的发酵过程优化控制 | 第12-13页 |
| ·本课题主要研究内容及论文安排 | 第13-14页 |
| 2 混沌式量子粒子群分布更新算法的研究基础 | 第14-19页 |
| ·优化问题 | 第14页 |
| ·粒子群算法(PSO) | 第14-18页 |
| ·标准粒子群优化算法(PSO-S) | 第15页 |
| ·标准粒子群优化算法的参数分析 | 第15-17页 |
| ·标准粒子群算法(PSO-S)的基本流程 | 第17-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 3 改进的粒子群优化算法 | 第19-35页 |
| ·引言 | 第19页 |
| ·分步式更新的粒子群算法(FS-PSO) | 第19-22页 |
| ·混沌式粒子群算法(W-PSO) | 第22-24页 |
| ·一种改进的量子粒子群算法(δ-QPSO) | 第24-26页 |
| ·混沌式量子粒子群分布更新算法(WQFS-PSO) | 第26-30页 |
| ·改进粒子群算法的测试结果 | 第30-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 4 PSO改进算法在蛋白质发酵优化中的应用 | 第35-51页 |
| ·引言 | 第35页 |
| ·发酵工程 | 第35-37页 |
| ·改进的粒子群算法在发酵过程中的应用 | 第37-47页 |
| ·HPV蛋白发酵 | 第37-43页 |
| ·白介素蛋白发酵 | 第43-47页 |
| ·发酵优化实验结果讨论 | 第47-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 5 总结和展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |