[发明专利]多模型神经网络的生物发酵过程软测量建模方法及软仪表有效
| 申请号： | 200910184306.6 | 申请日： | 2009-08-12 |
| 公开（公告）号： | CN101630376A | 公开（公告）日： | 2010-01-20 |
| 发明（设计）人： | 刘国海;徐海霞;梅从立;周大为 | 申请（专利权）人： | 江苏大学 |
| 主分类号： | G06N3/02 | 分类号： | G06N3/02;G05B19/418;C12M1/34 |
| 代理公司： | 南京知识律师事务所 | 代理人： | 汪旭东 |
| 地址： | 212013*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种多模型神经网络的生物发酵过程软测量建模方法及软仪表，先通过数据预处理模块用归一化和主元分析方法对输入的变量数据进行预处理，然后通过数据预处理模块对预处理后的主元变量集作聚类划分，再用BP神经网络模型模块对不同的类分别建立子神经网络，最后建立多模型神经网络软测量模型，通过多模型神经网络软测量模型在线测试发酵过程中的生物量浓度，将测量的数值通过生物量浓度软测量值显示仪显示，本发明引入基于粒子群算法的核模糊C均值聚类算法结合多模型神经网络建模方法，所建模型简单，实现了生物量浓度的在线测量，控制及时、测量精度高且抗干扰能力强。 | ||
| 搜索关键词： | 模型 神经网络 生物 发酵 过程 测量 建模 方法 仪表 | ||
【主权项】：
1、一种多模型神经网络的生物发酵过程软测量建模方法，其特征是：先通过数据预处理模块用归一化和主元分析方法对输入的变量数据进行预处理，然后通过数据预处理模块对预处理后的主元变量集作聚类划分，再用BP神经网络模型模块对不同的类分别建立子神经网络，最后建立多模型神经网络软测量模型，通过多模型神经网络软测量模型在线测试发酵过程中的生物量浓度，将测量的数值通过生物量浓度软测量值显示仪显示。
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