基于多神经网络的发酵过程菌丝浓度估计

• 作者: 曲雨水 金以慧 黄德先
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 发酵过程 多神经网络 软测量 数据融合
• 年，卷（期）: 2004,（10）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 208-210
• 页数: 3页
• 分类号: TP183
• 字数: 1668字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2004.10.067

摘要

某些发酵过程的参数,如菌丝浓度等难于在线测量,采用软测量的方法来进行估计是一种行之有效的方法.由于发酵过程的复杂性,传统的软测量方法难以获得准确的结果.该文采用多神经网络模型方法,充分利用尽可能得到的可在线测量信息,可有效地提高模型的估计精度和鲁棒性.该文采用的方法较传统的神经网络模型能更好地融合对被估计参数有用的冗余信息,从而达到更好的建模效果.应用实际数据的估计结果表明该软测量方法的优越性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	金以慧	清华大学自动化系	93	3280	28.0	55.0
2	黄德先	清华大学自动化系	76	1246	19.0	33.0
3	曲雨水	清华大学自动化系	1	15	1.0	1.0