菊粉酶是一種能夠水解β-2,1-D-果聚糖果糖苷鍵的水解酶,可用于生產(chǎn)生物燃料乙醇、丁醇、單細胞油脂、低聚果糖和乳酸等工業(yè)產(chǎn)品。因此,菊粉酶在醫(yī)藥、保健、食品和生物能源等領(lǐng)域顯示出巨大的的應(yīng)用前景。在利用畢赤酵母高密度發(fā)酵生成菊粉酶過程中需要測量的參數(shù)包括化學(xué)參數(shù)、生物參數(shù)和物理參數(shù)。其中,產(chǎn)物菊粉酶的濃度只能通過考馬斯亮藍法（Bradford）離線測量,這樣不僅造成發(fā)酵成本的增加,而且對發(fā)酵過程的控制決策和工藝改善造成影響。為解決上述難題,本文使用軟測量建模方法,實現(xiàn)對產(chǎn)物菊粉酶濃度的在線預(yù)測。本文主要研究內(nèi)容如下:1.本文在充分分析畢赤酵母發(fā)酵工藝后,通過對重組畢赤酵母（Pichia pastoris KM71/pPIC9K-EnInu）進行高密度發(fā)酵,獲取發(fā)酵過程中關(guān)鍵變量的原始數(shù)據(jù)。通過建立標準最小二乘支持向量機（Least Squares Support Vector Machines,LSSVM）模型,初步實現(xiàn)了對菊粉酶濃度的在線預(yù)測。2.針對標準LSSVM模型輸入數(shù)據(jù)維數(shù)較高,且數(shù)據(jù)之間相關(guān)性較強、模型魯棒性能差、運算時間長、預(yù)測精度不高等問題,本文提出了基于主元分析與自... 

【文章來源】：江蘇大學(xué)江蘇省

【文章頁數(shù)】：69 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

軟測量結(jié)構(gòu)框架

圖 1.2 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軟測量模型Fig.1.2 Soft-sensor model based on ANNANN 模型的建立方式主要有兩種，一種是直接建立人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，如圖 1.2（a）所示，用網(wǎng)絡(luò)描述可測變量和待測變量間的關(guān)系，實現(xiàn)對主導(dǎo)變量的在線預(yù)測；另一種是用 ANN 與其它軟測量模型相結(jié)合，先利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來估計常規(guī)模型的參數(shù)，從而間接實現(xiàn)對待測變量的在線預(yù)測，如圖 1.2（b）所示。（3）基于模糊數(shù)學(xué)的軟測量研究方法基于模糊數(shù)學(xué)的軟測量模型是一種知識性模型，適合應(yīng)用于被測對象難以定量描述且不穩(wěn)定的工業(yè)過程中[40]。實際工業(yè)應(yīng)用時單一基于模糊數(shù)學(xué)的軟測量模型常和其它基于人工智能的軟測量模型相結(jié)合，如模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，既有模糊數(shù)學(xué)模型的定性描述功能，又兼具神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型容錯能力強、并行計算、自學(xué)習(xí)的優(yōu)點。這樣可以優(yōu)勢互補，從而提高軟測量模型的性能[41-43]。（4）基于支持向量機的軟測量研究方法

江 蘇 大 學(xué) 碩 士 學(xué) 位 論 文火蟲群優(yōu)化算法和基本果蠅算法之后，通過螢火蟲對模型的懲罰系數(shù)與寬度系數(shù)進行尋優(yōu)，使模型的預(yù)過仿真實驗，證明了 PCA-ARLSSVM 模型及螢火蟲相比于標準 LSSVM 模型和部分尋優(yōu)算法的性能優(yōu)越展望部分。對全文所做工作進行總結(jié)，指出不足之如圖 1.3 所示。

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于TSK型遞歸模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的永磁直線同步電機位置控制研究[J]. 熊淵琳,方寶英.  機電工程. 2019(04)
[2]粒子群蛙跳模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PMSM轉(zhuǎn)速控制器設(shè)計[J]. 喬維德.  微特電機. 2019(03)
[3]生物工程中檢測技術(shù)的需求和發(fā)展趨勢[J]. 姜琳.  生物技術(shù)世界. 2014(08)
[4]菊粉酶及其制備低聚果糖研究進展[J]. 顧夕梅,陳曉佩,奚曉桐,沈怡,李鑫.  廣東化工. 2014(07)
[5]求解TSP問題的離散型螢火蟲群優(yōu)化算法[J]. 周永權(quán),黃正新,劉洪霞.  電子學(xué)報. 2012(06)
[6]基于果蠅優(yōu)化算法的模擬濾波器設(shè)計[J]. 肖正安.  湖北第二師范學(xué)院學(xué)報. 2012(02)
[7]人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展及應(yīng)用[J]. 毛健,趙紅東,姚婧婧.  電子設(shè)計工程. 2011(24)
[8]菊粉酶基因在釀酒酵母中的表達及乙醇發(fā)酵[J]. 李楠楠,袁文杰,王娜,辛程勛,葛旭萌,白鳳武.  生物工程學(xué)報. 2011(07)
[9]基于tPSO-BPNN的賴氨酸發(fā)酵軟測量[J]. 黃麗,孫玉坤,嵇小輔,黃永紅,王博.  儀器儀表學(xué)報. 2010(10)
[10]無花果曲霉固態(tài)發(fā)酵中菊粉酶的提取工藝[J]. 陳天祥,陳寒青,陳曉明,于陽,徐學(xué)明,金征宇.  食品與生物技術(shù)學(xué)報. 2010(03)

博士論文
[1]Aspergillus ficuum菊粉酶的基因克隆、表達及其結(jié)構(gòu)與功能研究[D]. 陳曉明.江南大學(xué) 2012
[2]基于最小二乘支持向量機的鋁電解過程建模與控制研究[D]. 閻綱.中南大學(xué) 2012
[3]基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的生物反應(yīng)過程軟測量與優(yōu)化控制[D]. 黃麗.江蘇大學(xué) 2011
[4]基于混合模型的軟測量方法研究及其在發(fā)酵過程中的應(yīng)用[D]. 于濤.北京化工大學(xué) 2006
[5]軟測量技術(shù)若干問題的研究及工業(yè)應(yīng)用[D]. 劉瑞蘭.浙江大學(xué) 2004

碩士論文
[1]黑曲霉內(nèi)切菊粉酶的外源表達及其在低聚果糖制備中的應(yīng)用[D]. 徐艷冰.南京林業(yè)大學(xué) 2016
[2]畢赤酵母發(fā)酵過程中菊粉酶濃度軟測量方法研究[D]. 張穎佳.山東大學(xué) 2016
[3]基于BLS-SVM的海洋生物酶發(fā)酵過程軟測量與預(yù)測控制[D]. 岳海東.江蘇大學(xué) 2016
[4]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混合建模在發(fā)酵過程中的研究與應(yīng)用[D]. 關(guān)偉.北京工業(yè)大學(xué) 2009
[5]混合軟測量方法在污水處理中的研究[D]. 王勝光.上海交通大學(xué) 2008
[6]生物發(fā)酵過程中的軟測量技術(shù)應(yīng)用研究[D]. 童豪.浙江大學(xué) 2004



本文編號：2895327