蜡样芽孢杆菌DM423生物量的延迟神经网络软测量.pdf

【蜡样芽孢杆菌DM423生物量的延迟神经网络软测量】 本文主要探讨了利用延迟神经网络技术对蜡样芽孢杆菌DM423（一种在畜牧业中作为抗体替代品的重要菌种）生物量进行在线软测量的方法。延迟神经网络是一种特殊的神经网络模型，它通过考虑输入数据的时间序列特性来提高预测准确性。在这个研究中，研究者旨在找到一种有效且实时的生物量测量方法，以便在发酵过程中更好地监控和控制菌株的生长状态。 研究中，采用的拓扑结构为11-20L-1的延迟神经网络，其中"11"表示11个输入节点，"20"代表隐藏层的20个神经元，而"L-1"则指出了网络只有一个输出节点。输入变量包括pH值、培养温度、溶解氧量和葡萄糖浓度在t-1和t-2时刻的延迟值，以及生物量浓度在t-1、t-2和t-3时刻的延迟值。输出变量则是当前时间t的生物量浓度。 实验结果显示，所构建的延迟神经网络具有良好的泛化能力，测试样本的均方差仅为0.15×10^-10，这表明网络能够准确地预测不同条件下的生物量。同时，该网络表现出较强的鲁棒性，即使在数据略有波动的情况下也能保持稳定的预测性能。然而，对于多步预测，网络的性能并不理想，可能需要进一步优化网络结构或采用其他预测模型来提升长期预测的准确性。 延迟神经网络的优势在于其能够处理时间序列数据并捕捉历史信息，这对于连续过程的控制尤其有用。在生物发酵过程中，生物量的实时监测对于优化培养条件、提高产物质量和产量至关重要。通过软测量技术，可以减少对昂贵或复杂硬件传感器的依赖，实现成本效益高的生物过程监控。 关键词：延迟神经网络；蜡样芽孢杆菌DM423；生物量；软测量 这项研究为生物工程领域提供了一种新的工具，通过延迟神经网络技术可以有效地监测和控制微生物发酵过程中的关键参数。未来的研究可能需要进一步探索如何优化网络结构以改善多步预测性能，并将这种方法应用于其他类型的微生物或生物过程，以实现更高效、更精确的生物生产管理。