| 采用非线性粒子群算法的同步糖化发酵参数辨识 |
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| 引用本文： | 仲兆平,严青,邓学群,艾特玲.采用非线性粒子群算法的同步糖化发酵参数辨识[J].西安交通大学学报,2013,47(7). |
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| 作者姓名： | 仲兆平 严青 邓学群 艾特玲 |
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| 作者单位： | 东南大学能源热转换及其过程测控教育部重点实验室,210096,南京 |
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| 基金项目： | 国家重点基础研究发展计划资助项目 |
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| 摘 要： | 为进一步优化同步糖化发酵(SSF)工艺,在经典发酵动力学的基础上,总结出SSF工艺中的还原糖变化方程,并采用自适应粒子群优化(PSO)算法进行菌体生长、产物生成以及还原糖消耗的模型参数辨识.通过比较分析线性和非线性动态变化惯性权重的自适应PSO算法在动力学参数辨识过程中的优劣,确定了非线性方法的快速收敛特性.结果表明:模型的拟合值与实验数据比较接近,即利用这些模型来反映此SSF过程的机理具有一定的准确性和可靠性;通过非线性动态变化惯性权重的自适应PSO算法进行参数辨识具有一定的可行性和推广性,也为模型参数辨识提供了一种新思路.
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| 关 键 词： | 粒子群优化算法 同步糖化发酵 非线性变化惯性权重 发酵动力学方程 参数辨识 |
Parameter Identification of SSF Process with Non-Linear Adaptive PSO Algorithm |
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| ZHONG Zhaoping
,
YAN Qing
,
DENG Xuequn
,
AI Teling.Parameter Identification of SSF Process with Non-Linear Adaptive PSO Algorithm[J].Journal of Xi'an Jiaotong University,2013,47(7). |
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| Authors: | ZHONG Zhaoping YAN Qing DENG Xuequn AI Teling |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | particle swarm optimization simultaneous saccharification and fermentation nonlinear changed inertia weight kinetic equations of fermentation parameter identification |
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