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基于神经网络的混合建模在发酵过程中的研究与应用
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基于神经网络的混合建模在发酵过程中的研究与应用
论文目录
摘要
第1-5 页
ABSTRACT
第5-8 页
第1章 绪论
第8-15 页
· 课题背景
第8-9 页
· 微生物发酵过程概述
第9-11 页
· 微生物发酵过程
第9-10 页
· 外界环境对微生物发酵的影响
第10-11 页
· 软测量技术及在微生物发酵过程中的应用
第11-14 页
· 软测量技术概述
第11-12 页
· 软测量在微生物发酵过程中的应用及现状分析
第12-14 页
· 论文主要研究内容
第14-15 页
第2章 软测量模型
第15-26 页
· 软测量模型设计方法
第15-18 页
· 影响软测量模型的因素
第18-20 页
· 软测量模型
第20-25 页
· 机理模型
第20-21 页
· 经验模型
第21-24 页
· 混合模型
第24-25 页
· 本章小结
第25-26 页
第3章 发酵过程的混合软测量模型
第26-38 页
· 混合软测量模型
第26-27 页
· 数据处理及PCA 算法
第27-29 页
· 微生物发酵机理模型
第29-32 页
· BP 神经网络算法
第32-37 页
· BP 神经网络概述
第33-34 页
· BP 神经网络算法结构
第34-37 页
· 本章小结
第37-38 页
第4章 混合软测量模型在发酵过程中的应用
第38-48 页
· 混合软测量模型仿真实验
第38-43 页
· 青霉素发酵过程概述
第38-39 页
· BP 神经网络模型仿真
第39-41 页
· 混合模型仿真
第41-43 页
· 混合软测量模型的应用实验
第43-47 页
· 本章小结
第47-48 页
第5章 发酵过程软测量软件
第48-59 页
· 生物发酵控制系统现有实现方案
第48-49 页
· 软件基本功能介绍
第49-50 页
· 模型训练算法
第50-55 页
· 数据处理子程序
第50-53 页
· BP 神经网络子程序
第53-55 页
· 人机界面程序
第55-58 页
· 本章小结
第58-59 页
结论
第59-61 页
参考文献
第61-65 页
攻读硕士学位期间所取得的学术成果
第65-66 页
致谢
第66页
本篇论文共
66
页,
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