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发酵过程的一些重要变量,如菌体浓度和产物浓度,不能在线测量,需要人工采样后用离线分析的方法测得,且滞后很大,因而难以实现对发酵过程的优化控制.小波理论和神经网络建模方法的发展为发酵过程的状态估计提供了一条新途径.用小波函数及其对应的尺度函数代替常规前馈网络的隐层神经元基函数,构成多分辨率分析小波神经网络,采用最小二乘法确定网络的权值,并用该方法建立产物浓度模型.仿真结果表明该方法简单有效.