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该文首先介绍了工业发酵的发展历史,概括了发展现代发酵工业的意义和展望,综述了国内外发酵过程的建模情况;然后针对发酵过程本身具有高度非线性、时变性和不确定性,难以建立精确的数学模型,常规方法无法达到较好效果的特点,提出了基于神经网络的辨识方法:a)神经网络综述;b)神经网络用于系统辨识的原理;c)神经网络的改进;d)用改进后的BP算法对线性系统、非线性系统及发酵过程动力学模型进行辨识,仿真结果表明效果良好.