酵母分批流加发酵补料时机的模糊模式识别方法

采用模糊模式识别方法对酵母分批流加发酵的补料控制进行研究，在识别模型中引入加权矩阵，使识别更适合于发酵过程，识别精度更高．     

赤霉素的固态分批补料发酵与传统的液态发酵比较试验

用串珠镰孢ＡＳ,３,２９６０菌株,在相同条件下,进行赤霉素的固态分批补料发酵和液态发酵的比较试验。结果表明：固态分批补料发酵赤霉素产量为液态发酵的３－４．７倍。     

流加发酵培养高锌酵母工艺研究

利用谷氨酸发酵废液为主要培养基，以酿酒酵母为菌种，在３０Ｌ发酵罐上进行间歇、恒速及变速流加发酵培育高锌酵母，建立了简单的数学模型控制流加速率．经试验，变速流加可显著提高锌酵母产量，并确定了流加发酵的最佳控制工艺条件．     

利用葡萄糖母液流加发酵提高夫法酵母产量的研究

以葡萄糖母液为基质对夫法酵母进行了间歇，恒速及变速流加发酵实验，建立了简单，数学模模型流加。实验结果表明，以葡萄糖母液为基质培养夫法酵母生产胡萝卜素是可行的。同时，变速流加可显著提高夫法酵母的产量。当流加控制因子Ｋ＝８．７＊１０＾－４时，变速流加发酵比间歇发酵夫法酵母产量提高了５８．４％。     

赤霉素的固态分批补料发酵与传统的液态发酵比较试验

用串珠镰孢ＡＳ３,２９６０菌株,在相同条件下,进行赤霉素的固态分批补料发酵和液态发酵的比较试验。结果表明：固态分批补料发酵赤霉素产量为液态发酵的３～４７倍。     

巴氏毕赤酵母SMD1168表达人溶菌酶的发酵条件

研究用毕赤酵母SMD1168菌株(MutS,HIS4+)表达人溶菌酶(HLZ)的发酵条件。此菌株具有对胞外分泌的外源蛋白不降解、对反应器氧传递效率的限制不敏感的特性,有利于在常规反应器条件下的过程放大。在培养基中添加复合维生素,在流加甲醇溶液中添加山梨醇或甘露醇可维持细胞正常的生长和代谢,并表达高活性的HLZ。采用恒溶解氧的方式流加甘油溶液以提高细胞密度,在一段时间内使细胞处于碳源半饥饿状态后,使用恒速流加甲醇溶液诱导HLZ表达。HLZ的体积生成速率达到9.6mg/(L·h)左右,上清液中HLZ的含量约为1.6g/L,发酵周期为110h。     

补料分批培养海洋红酵母的研究

在摇瓶培养条件研究的基础上，进行了反应器补料分批培养海洋红酵母的实验，在10L气升式环流式发酵罐中，间歇和连续补料分批培养时干细胞浓度分别为23．08g／L和25．25g／L。     

不同添加物对L-色氨酸补料分批发酵的影响

以谷氨酸棒杆菌TQ2223(Phe^- Tyr^- 5MT^r SG^r 5FT^r CIN^r)为供试菌株，研究了在L-色氨酸低糖流加发酵过程中分别补加(NH4)2SO4、玉米浆及L-苯丙氨酸、L-酪氨酸对发酵的影响，结果表明：在发酵中期分次添加上述物质可以使色氨酸的产酸率最高达到12．1g／L。     

赤霉素的固态分批补料培养技术及其分离提取工艺研究

经菌种筛选来串珠镰孢AS．3,2960菌株;对影响赤霉素产率的固态分批补料发酵的7个因素进行了正交试验,从而筛选出最佳发酵条件为：在32℃下,按培养基初始pH值4．5,接种量20％的比例,在第3天添加13．2％的玉米淀粉,从第3通气,共培养6d;对固 发批补料发酵与传统的液态发酵产生赤霉素能力进行了比较,结果表明：其固态分批补料培养技术为液态发酵的3－4．7倍;对发酵产物进行了分离提取效果的比较实验,结果表明：以10％的乙醇,在pH2．5下提取效果最佳;进行了多级逆流浸提试验,赤霉素含量达到0．70g/kgDMB（发酵物）。     

基于模糊神经网络的煤矸石模式识别方法研究

提出了一种基于标准模型模糊神经网络的煤矸石识别方法,介绍了该方法的数学模型,网络结构及学习算法,并通过一个仿真实验对如何应用这种方法我建实时分选系统作了详细描述,实验结果表明该方法所用神经网络不仅收敛,而且具有良好的泛化能力。     

一种有监督的模糊模式识别模型

给出了一种有监督的两类模式识别模型，该模型允许选取模糊特征，其学习或训练方法是模拟人们认识事物的过程实现的，它是Ｃｏｒａ－３模式识别方法的一种拓广。因此可作为较复杂的智能系统或专家系统的识别模型．     

用模糊方法对车型进行模式识别

车型识别在公路自动收费和交通量统计中有重要作用.主要介绍了由计算机视觉系统获得汽车的长、宽数据,并通过车辆样本的计算,分别得到了客车和货车的隶属函数,然后利用模糊模式识别的方法对汽车车型进行辨识.     

煤层稳定性模糊模式识别评价方法

 基于模糊模式识别理论,研究了不同类型煤层稳定性的综合量化评价方法。在分析煤层稳定性关键影响因素的基础上,确定了煤层稳定性评价的特征因子,构建了不同类型煤层的模糊评价语言模式及其隶属函数,提出了煤层稳定性模糊模式识别评价方法。通过实例评价,验证了该方法的可行性,结果表明,该方法可实现对煤层稳定类型的定量划分和归属判定,可为煤层的可采性分析、开采安全性评价以及采煤方法的选择提供依据。     

基于模糊神经网络的煤矸石模式识别方法研究

提出了一种基于标准模型模糊神经网络的煤矸石识别方法．介绍了该方法的数学模型、网络结构及学习算法,并通过一个仿真实验对如何应用这种方法构建实时分选系统作了详细描述．实验结果表明该方法所用神经网络不仅收敛,而且具有良好的泛化能力     

酵母生产培养基指数流加的研究

本文根据酵母生长规律和指数流加的原理,通过对限制性废物和菌体作物料平衡,推导出培养基指数流加数学模型,即:integral from 0 to t(μ/Ye/s+m)_S_0~C_0 e~(μt dt).在实验室条件下,对该模型进行了验证,结果证明,该模型正确,且对面包酵母生产有一定的实用价值.     

模糊中心聚类的模式识别学习方法

基于一个约束条件下的非线性规划问题的优化计算思想，把模糊中心聚类中计算输入矢量与中心的距离来实现聚类作为一种优化计算问题，证明了模糊中心聚类方法，取一个适当的属函数，其聚类中心vi为模糊聚类中心价值函数的极小值，推导出了基于模糊中心聚类的模式识别的无导师递推学习方法，提出了模糊中心聚类模式分类神经网络结构，该网络可以实现并行数据处理和模式分类的软划分和硬划分。     

固定化酵母细胞发酵生产酒精的研究

研究以活性炭为载体的吸附法制备固定化酵母增殖细胞．从糖蜜发酵生成酒精的实验结果表明：对于高浓度底物抑制、产物抑制和温度变化的耐受程度，固定化细胞系统明显优于游离细胞，且其表观动力学常数明显受到扩散影响．在固定化细胞系统的连续发酵过程中，当稀释度为０．８９ｈ－１时，酒精的最大生产能力为１９．５ｇ·ｈ－１·Ｌ－１．     

汽油机失火故障的模糊模式识别

根据汽油机在有失火现象工况和良好技术下废气排放中的碳氢化合物（ＨＣ）、二氧化碳（ＣＯ２）和氧气（Ｏ２）体积分数值的试验数据,提出了描述汽油机失火故障的模糊向量和模糊模式,并利用海明贴近度方法对ＣＡ６１０２汽油机失火故障模式识别进行了实例研究。     

智能交通系统中车型分类的模糊模式识别方法

目的 车辆经过环形线圈传感器时,车体铁磁物质与环形线圈相互作用改变了线圈的频率,形成感应曲线,针对感应曲线的不同形状,对车辆进行自动分类。方法采用特征分离的模糊模式识别方法,根据每类车辆感应曲线的特点,找出一组特征唯一地描述该类车辆,从而进行匹配分类。结果 本的研究方法及其装置已在道路,桥梁收费系统以及在交通流量统计中得到利用。结论 特征分离与匹配分类的模糊模式识别方法能够较为准确地对车辆进行分