【模式识别优化技术在红霉素发酵过程中的应用研究】吕锐.pdf

4 5 7 1目录 2模式识别简介 S2交叉有效性检验和PRESS判据 s2多元线性回归法 S2主成分分析法 S2K-L变换 S2主成分分析法 2NIPALS法 2偏最小二乘法 2非线性映射法 2线性映射和非线性映射的比较 S2PLS逆映射法 S数据预处理 3人工神经元网络简介 3误差反传训练算法.

摘要本论文对模式识别优化技术在红霉素发酵过程中的应用进行了研究根据红霉素发酵过程的生产数据,从发酵过程的45个变量中提取了14个特征变量,并把这些特征变量作为输人对一个三层前向人工神经元网络进行了训练,得到了能反映该发酵过程输人与输出关系的人工神经元网络用偏最小二乘法(PLS)对红霉素发酵过程进行了分析,得出了几组优化的工艺参数值,并用人工神经元网络研究了这些工艺参数值对红霉素化综合考虑模式识别、数据分析的结果和允许的工艺操作条件得出了优化的工艺参数值,并在广东省某制药厂的红霉素发酵车间中进行实施,采用模式识别优化技术对红霉素发酵过程进行优化后,红霉素的化学效第

第一章前言本论文的工作是国家(八五)重点科技攻关项目“红霉素生产过程优红霉素的发酵过程由于发酵液与所补料液均比较粘稠,加之对它的发酵动力学研究进行得较少,因此,国内有关红霉素发酵过程的优化控制方面的报道极少.几年前,曾有国内某研究所对该过程进行过一些监测与控制的尝试,结果也遇到了许多困难而无法投人正常运行,就更谈不上优化控制了.在国外,对于生产规模的红霉素发酵过程,公开的有关优化控制方面的报导几乎没有,我们在广东国际联机检索中心进行了国际联机检索,发现仅有文献[9]对实验室规模的红霉素发酵过程进行过优化发酵温度T与pH轨迹的理论分析和实验,因此,本论文所进行的研究工作在某种