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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

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