文献类型： 中文期刊
作者： 朱湘临 1 ; 凌婧 2 ; 王博 2 ; 郝建华 2 ; 丁煜函 3 ;
作者机构： 1.江苏大学电气信息工程学院;中国水产科学研究院黄海水产研究所海洋酶与酶工程开放实验室
2.;江苏大学电气信息工程学院;中国水产科学研究院黄海水产研究所海洋酶与酶工程开放实验室
3.;江苏大学电气信息工程学院;中国水产科学研究院黄海水产研究所海洋酶与酶工程开放实验室;
关键词： 海洋蛋白酶;改进粒子群算法;径向基神经网络;软测量模型
期刊名称： 化工学报
ISSN： 0438-1157
年卷期： 2018 年 03 期
页码： 1221-1227
收录情况： EI ; 北大核心 ; CSCD
摘要： 针对海洋蛋白酶(marine protease,MP)发酵过程中某些关键参量难以在线检测,离线测量存在大滞后、易染菌的问题,提出了一种基于改进的粒子群-径向基神经网络(PSO-RBFNN)的MP发酵过程软测量建模方法。首先采用指数下降惯性权重(exponential decreasing inertia weight,EDIW)策略对粒子群算法进行改进,克服了固定惯性权重和自适应惯性权重的粒子群算法易于陷入局部极小,进化后期收敛速度慢以及全局搜索能力弱的缺点;然后,采用改进后的粒子群算法对径向基神经网络连接权值进行在线优化,确定RBFNN拓扑结构;最后,根据MP发酵过程的输入/输出向量构建RBFNN软测量模型。实验仿真结果表明,EDIW策略改进的PSO-RBFNN软测量模型训练时间缩短了40%左右,模型预测精度提高了3%以上。
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