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青霉素反应过程关键参量的神经网络软测量

2.24万字 41页 原创作品，独家提交，已通过查重系统

摘 要
青霉素是人类提纯的大规模用于临床的第一种抗生素，是世界各国需求量最大的抗生素。由于青霉素是青霉素菌次级代谢的产物，发酵的生化反应过程机理复杂，表现出的动态行为复杂多变，具有非线性和不确定性。由于生物传感器的缺乏，一些关键的生物参数难以实现在线测量，以致难以实现发酵过程的优化控制。软测量技术为解决此类问题提供了一条有效的途径。
本文针对青霉素发酵过程，研究其关键生物量的在线软测量及工程实用化技术。针对青霉素发酵过程中的基质浓度、菌体浓度、产物浓度等关键生物参数难以在线实时测量的问题， 采用RBF神经网络(RBF-NN)构建青霉素发酵的软测量模型，并通过调用MATLAB对发酵工艺进行了仿真试验研究。网络的结构相对简单，能更好地体现输入输出样本的特性，提高了神经网络的训练速率和泛化能力。
测试表明，系统对发酵过程关键状态变量能进行较高精度的预报，基本达到了设计目的和要求，为发酵过程先进控制提供了依据。

关键词：青霉素发酵，软测量，RBF神经网络，MATLAB
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