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随着生物技术的快速发展,微生物发酵在国民经济中的地位越来越重要。但由于发酵过程具有高度的非线性、时变性和不确定性,关键变量难以实现在线测量,从而导致发酵过程的优化控制异常困难,而采用软测量技术对发酵过程进行建模预测则是解决此问题的出路之一。青霉素发酵过程是众多微生物发酵中较典型的一个生产过程,因此对青霉素发酵过程进行建模与优化控制的研究有着实际的应用价值。目前比较多的用于微生物发酵过程建模与预测的方法是基于神经网络的建模方法,但由于它是基于经验风险最小化原则,因此容易产生过度学习、局部最小