遺傳算法和BP網(wǎng)絡在發(fā)酵模型中的應用.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、目前人工神經(jīng)網(wǎng)絡、遺傳算法是計算智能這門交叉學科的基本內(nèi)容。針對BP神經(jīng)網(wǎng)絡的不足，將遺傳算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡兩者有機的融合在一起，可以充分利用遺傳算法的全局搜索能力和BP算法的局部搜索能力，加快收斂速度，提高收斂精度。 本文首先對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(感知器、誤差回傳神經(jīng)網(wǎng)絡)、遺傳算法進行了綜述。提出遺傳算法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡相結合的優(yōu)化設計方法，然后應用遺傳算法對L-異亮氨酸發(fā)酵培養(yǎng)基進行優(yōu)化，并且運用BP神經(jīng)網(wǎng)絡對L-異亮氨酸的發(fā)酵過

2、程仿真模擬，取得了良好的效果。優(yōu)化后的配方實際產(chǎn)L-異亮氨酸16.84g/L，比最初的10種隨機配方L-異亮氨酸的最高產(chǎn)酸值13.09g/L提高了28.6％，實際產(chǎn)酸與預測產(chǎn)酸值17.40g/L的誤差為3.2％。 結果表明，BP神經(jīng)網(wǎng)絡在L-異亮氨酸發(fā)酵的模擬與預測中是一種高效、快速的方法.隨著實際生產(chǎn)規(guī)模的復雜化、多維化和非線性等復雜特性的增加，對生產(chǎn)中高效的優(yōu)化技術要求也越來越迫切。利用遺傳算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡的優(yōu)點，采用遺傳

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