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目的 将改进BP网络应用于重组类人胶原蛋白工程菌高密度发酵过程分析.方法 通过添加动量项和可变学习速度的方法对传统BP网络算法进行改进.结果 确定了5-9-1的网络结构,选择15组发酵实验数据对其进行训练.改进的方法对网络的收敛起到明显效果.得到的发酵过程BP网络模型收敛性和预测性能较高,平均相对误差仅2.42%.结论 该模型较传统动力学模型误差更小,更接近实验过程. 相似文献
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目的优化类人胶原蛋白基因工程菌高温诱导后的比生长速率。方法通过分析不同比生长速率下发酵液中菌体浓度、类人胶原蛋白浓度、细胞得率系数(YX/S)、产物得率系数(YP/S)的变化,确定诱导后的最佳比生长速率。结果当比生长速率为0.04~0.05h-1,细胞浓度和类人胶原蛋白的浓度分别可达69.5g/L(DCW)和13.8g/L。结论诱导后的比生长速率对细胞生长、类人胶原蛋白的合成均产生显著性影响。 相似文献
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