该【基于改进FNN的青霉素发酵过程软测量建模与实现的中期报告 】是由【niuwk】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【基于改进FNN的青霉素发酵过程软测量建模与实现的中期报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。,被广泛应用于临床治疗和预防疾病。青霉素的生产主要通过青霉素发酵来实现。青霉素发酵是一种复杂的生物化学过程,受到多种因素的影响,如温度、pH值、氧气含量、营养物质浓度等。因此,准确监测和控制这些因素对于提高青霉素生产效率和质量至关重要。软测量技术是一种重要的监测和控制方法,可以在无需精确传感器的情况下,通过采用多个输入和输出参数的机器学****方法进行建模和预测。(work)模型,结合PCA(ponentAnalysis)降维技术和BP(BackPropagation)神经网络算法,进行青霉素发酵过程的软测量建模和实现。具体方法如下:(1)收集青霉素发酵过程中相关参数的历史数据,并使用PCA降维技术进行数据预处理。(2)基于PCA处理后的数据集,训练改进的FNN模型,并使用BP神经网络算法进行优化。(3)通过模型预测得到实时反馈数据,并根据预测数据和实际数据进行青霉素发酵过程控制。,我们已完成对青霉素发酵过程相关参数的数据采集和分析,首先使用PCA对数据进行降维处理。接下来,我们将使用改进的FNN模型进行训练和优化,以实现青霉素发酵过程的软测量建模和实现。预计到年底前完成模型构建和验证,并进行实际应用测试。,探讨了一种新的监测和控制方法。未来,我们将进一步研究基于其他机器学****算法的软测量方法,并进行更深入的实验研究和应用。同时,还可以探讨数据采集和预处理的优化方法,以进一步提高建模精度和实际效果。
基于改进FNN的青霉素发酵过程软测量建模与实现的中期报告 来自淘豆网www.taodocs.com转载请标明出处.