遺傳算法和BP網(wǎng)絡(luò)在發(fā)酵模型中的應(yīng)用.pdf

1、目前人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法是計(jì)算智能這門(mén)交叉學(xué)科的基本內(nèi)容。針對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不足，將遺傳算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩者有機(jī)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(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(感知器、誤差回傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))、遺傳算法進(jìn)行了綜述。提出遺傳算法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的優(yōu)化設(shè)計(jì)方法，然后應(yīng)用遺傳算法對(duì)L-異亮氨酸發(fā)酵培養(yǎng)基進(jìn)行優(yōu)化，并且運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)L-異亮氨酸的發(fā)酵過(guò)

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