生物发酵过程神经网络状态预报器的验证

• 作者: 周又玲 袁景淇 贺松 赵学庆
• 来源期刊: 无锡轻工大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 滚动学习-预测 青霉素 状态预报
• 年，卷（期）: 2000,（6）
• 页码范围: 542-546
• 分类号: TQ929
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1673-1689.2000.06.002

摘要

由于生物发酵过程的复杂性和不确定性,传统的建模、状态估计、基于模型的多步超前预测方法通常难以奏效,作为一种数据驱动的方法,神经网络模型能够弥补以上方法的不足.采用滚动学习-预测算法,对工业生产规模的青霉素流加发酵过程的产量、糖耗分别作出了多步超前预测,取得了满意的结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	袁景淇	上海交通大学自动化系国家生物反应器工程重点实验室	72	518	12.0	18.0
2	周又玲	华东理工大学信息学院	14	148	6.0	12.0
3	赵学庆	上海交通大学自动化系国家生物反应器工程重点实验室	1	9	1.0	1.0
4	贺松	华东理工大学信息学院	1	9	1.0	1.0