基于加权RBF神经网络的诺西肽发酵过程菌体浓度软测量

杨强大; 王福利; 常玉清

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基于加权RBF神经网络的诺西肽发酵过程菌体浓度软测量

过程系统工程 | 更新时间：2025-12-10

- 基于加权RBF神经网络的诺西肽发酵过程菌体浓度软测量
- Weighted RBF neural network based soft sensor of biomass in Nosiheptide fermentation process
- 化工学报 2008年第10期页码：2553-2560
- 作者机构：
  
  1. 东北大学信息科学与工程学院
  2. 东北大学流程工业综合自动化教育部重点实验室
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  中图分类号：
- 网络首发：2008-10-05，
  
  纸质出版：2008-10-05
- 稿件说明：
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杨强大, 王福利, 常玉清. 基于加权RBF神经网络的诺西肽发酵过程菌体浓度软测量[J]. 化工学报, 2008,(10):2553-2560.

杨强大, 王福利, 常玉清. Weighted RBF neural network based soft sensor of biomass in Nosiheptide fermentation process[J]. CIESC Journal, 2008, (10): 2553-2560.
杨强大, 王福利, 常玉清. 基于加权RBF神经网络的诺西肽发酵过程菌体浓度软测量[J]. 化工学报, 2008,(10):2553-2560. DOI：

杨强大, 王福利, 常玉清. Weighted RBF neural network based soft sensor of biomass in Nosiheptide fermentation process[J]. CIESC Journal, 2008, (10): 2553-2560. DOI：

摘要

结合诺西肽发酵过程的实际情况，提出了基于加权RBF神经网络(weighted RBF neural network

WRBFNN)的菌体浓度软测量建模方法。在诺西肽发酵过程非结构模型的基础上，根据隐函数存在定理确定出辅助变量，从而使其选择有严格的理论依据。针对菌体浓度变化范围大这一特点，将传统RBF神经网络(RBF neural network

RBFNN)的误差函数进行了改进;然后根据每批训练样本对被预测对象的预估能力，自适应地为各个批次的训练样本分配权重，进而实施WRBFNN建模。实验结果验证了所提方法的有效性。

Abstract

Combined with the practical situation of Nosiheptide fermentation process

a weighted radial basis function neural network (WRBFNN) based biomass soft sensor modeling method is presentedBased on the unstructured model of Nosiheptide fermentation process

the secondary variables were selected according to the implicit function existence theorem

which made the selection theoretically strictAccording to the characteristics that biomass could vary in a wide range

the error function of the traditional RBFNN was improvedEach batch sample was selfadaptively weighted according to their predicting ability to the predicted object

and then WRBFNN was used to develop the biomass soft sensor modelThe testing results showed the effectiveness of the presented approach.

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