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应用遗传算法对L-异亮氨酸发酵培养基进行优化,经优化后的发酵培养基能积累L-异亮氨酸16.84g/L,比初始值提高28.7%.并且运用神经网络对L-异亮氨酸的发酵过程进行建模并预测,取得了良好的效果.结果表明,神经网络在L-异亮氨酸发酵的模拟与预测中是一种高效快速的方法.
L-异亮氨酸发酵培养基的遗传算法优化及发酵过程的神经网络建模
【摘 要】
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应用遗传算法对L-异亮氨酸发酵培养基进行优化,经优化后的发酵培养基能积累L-异亮氨酸16.84g/L,比初始值提高28.7%.并且运用神经网络对L-异亮氨酸的发酵过程进行建模并预测,
【机 构】
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天津科技大学
【出 处】
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天津师范大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2003年01期
【基金项目】
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天津科技大学基金资助项目(2002-289)
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