人工神经网络在红霉素发酵过程状态预估中的应用

探索了动态ＢＰ网络和ＲＢＦ网络在红霉素发酵过程状态预估中的应用，比较了它们的收敛速度和学习能力。结果表明，ＢＰ网络和ＲＢＦ网络都具有相当好的学习能力，但ＲＢＦ网络的收敛速度更快，训练好的神经网络，在红霉素发酵过程中可在线预估出红霉素效价、葡萄糖浓度、ＮＨ２－Ｎ浓度、丙醇浓度和菌体浓度等参数值，并可在进上步的过程优化和控制中应用。