基于误差修正的菌体浓度软测量

• 作者: 何大阔 何建勇 张大鹏 林志玲 桑海峰 王福利
• 来源期刊: 计量学报
• 学科: 工学
• 关键词: 计量学 菌体浓度 误差修正 软测量
• 年，卷（期）: 2008,（3）
• 页码范围: 280-283
• 页数: 4页
• 分类号: TB99
• 字数: 3489字
• 语种: 中文

摘要

针对机理模型中参数易受环境影响,结果常常不准,而数据模型对于复杂系统外推能力差的情况,提出了以机理模型为基础,以数据模型为补充,利用数据模型对机理模型的预测结果进行误差修正的方法.将该方法用于菌体浓度的预测,误差修正模型采用RBF神经网络,包含了影响菌体浓度的主要理化因素:温度、溶解氧和pH,以实际测量值为目标对该网络进行训练.训练好的神经网络用来对机理模型的输出进行修正.试验数据表明该方法能有效提高菌体浓度的预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王福利	东北大学信息科学与工程学院	200	3025	30.0	44.0
2	何建勇	沈阳药科大学制药工程学院	55	294	10.0	14.0
3	何大阔	东北大学信息科学与工程学院	61	1000	19.0	29.0
4	林志玲	东北大学信息科学与工程学院	5	32	3.0	5.0
5	桑海峰	东北大学信息科学与工程学院	15	162	6.0	12.0
6	张大鹏	天津大学电气与自动化工程学院	6	56	4.0	6.0