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基于FCM-IGA-FNN的海洋蛋白酶发酵过程软测量

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针对海洋蛋白酶发酵过程中因缺少专家经验,导致模糊神经网络的模糊规则不易提取、网络结构优化时间较长及易于早熟等问题,基于模糊C均值使用免疫模糊神经网络建立模型.根据数据集的不同特征属性对样本数据空间进行划分,通过不断的矩阵迭代得到样本数据空间最优的聚类中心和隶属度值,建立模糊神经网络模型,并运用改进的免疫遗传算法对其中的网络结构加以修饰.将模型应用于海洋蛋白酶发酵过程中,实验结果表明,相比传统FNN预测模型,菌体浓度、基质浓度及相对酶活预测均方误差分别提高了0.234、0.190和1.00.该方法不仅能实现对发酵过程相关参量的在线预测,且相比传统方法具有较高的建模精度.
Soft Measurement of Key Biological Parameters of FCM-IGA-FNN in MP Enzyme Fermentation Process

张卫国、王维杰

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扬中市威柯特生物工程设备有限公司,江苏扬中212200

江苏大学电气信息工程学院,江苏镇江212000

模糊C均值 免疫遗传算法 模糊神经网络 海洋蛋白酶发酵

吉林省重大科技攻关专项江苏省科技支撑项目镇江市重点研发计划项目

20140203005SFBE2010354SH2017002

2021

10.11907/rjdk.201739

软件导刊
湖北省信息学会

软件导刊

影响因子：0.524
ISSN：1672-7800
年,卷(期)：2021.20(3)
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