1、該課題"基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)酵過(guò)程建模及控制開(kāi)發(fā)環(huán)境研究"是天津市自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目"抗生素發(fā)酵過(guò)程建模及控制開(kāi)發(fā)環(huán)境的研究"的子項(xiàng)目.微生物發(fā)酵過(guò)程具有高度的非線性和時(shí)變性,其內(nèi)在機(jī)理非常復(fù)雜.一些重要的過(guò)程變量不能在線測(cè)量,導(dǎo)致發(fā)酵過(guò)程的建模和控制更為復(fù)雜,其傳統(tǒng)的解析式模型很難實(shí)現(xiàn)發(fā)酵過(guò)程的控制和狀態(tài)參量的優(yōu)化.論文主要以聚賴氨酸發(fā)酵過(guò)程作為研究對(duì)象,研制發(fā)酵過(guò)程建模和控制系統(tǒng)軟件平臺(tái).通過(guò)發(fā)酵過(guò)程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模平臺(tái)可以實(shí)現(xiàn)發(fā)酵過(guò)程神

2、經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)估模型,通過(guò)所得到的預(yù)估模型結(jié)合控制系統(tǒng)軟件平臺(tái),可以實(shí)現(xiàn)發(fā)酵過(guò)程狀態(tài)參量的預(yù)估和在線測(cè)量,從而提高相應(yīng)產(chǎn)品的得率.論文主要研究方法是利用發(fā)酵過(guò)程的機(jī)理和多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的逼近任意非線性映射的特點(diǎn),結(jié)合可視化軟件VC++6.0實(shí)現(xiàn)建模和控制軟件平臺(tái).主要研究成果包括:①利用多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與發(fā)酵過(guò)程非動(dòng)力學(xué)模型相結(jié)合以及VC++6.0可視化軟件研制出了相應(yīng)的建模軟件平臺(tái),并得到了相應(yīng)的混合預(yù)估模型和在線軟測(cè)量模型;②利用VC可視