基于神经网络和遗传算法的黄芪发酵培养基优化

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应用神经网络和遗传算法优化利福霉素B发酵培养基

ｗｒｍａ１ＴｅｒａｃｎＢｐｏｕｔｎｗｓｉｃｅｓｄｂ．％ｕｉｇｔｅｏｔｚｄｍｅｉ．Ｒｅｕｔｎｉａｅｈｔｅｅｓｌ．ｈｉｍｙｉｒｄｃｉａｎｒａｅｙ１９ｆｏ７ｓｈｐｉｅｄａｎｍｉｓｌｉｄｃｔｄｔａｓ
ＯｐｔｍｉａｉｎｏｈｅｍｅｔｔｏｅｕｍｏｉａｙｉＢｏｄｔｏｉｚｔｏｆｔｅｆｒｎａｉｎｍｄｉｆｒｒｒｌｎｔｒｎｅｅｉｌｏｉｍｓｙｕｉｇａｔｆｉｌｕａｅｗｏｋａｄｇｎｔｃａｇｒｔｉｎｈ
（华东理工大学生物反应器工程国家重点实验室。上海２０３）０２７
摘要：对培养基进行优化时，获得大量的实验数据。会但这些实验数据往往不能被进一步利用。如果使用ｒ些不同的方法对历
史数据进一步挖掘就可能得出额外的规律。本文使用神经网络对历史数据进行处理，得到了利福霉紊Ｂ培养基成份和发酵效价之间
ｎｕａｎｔｏｋＡＮ）ｗｓｕｅｏｐｅｉｈｅｔｎｈｐｂｔｅｎｔｅｐｔｃｆｒａｃｎＢａｄｔｅｆｒｎａｉｅ￣ｌｅｗｒ（Ｎａｓｄｔｒｄｃｔｅｒａｉｓｉｅｅｈｏｎｙｏｉｍｙｉｎｈｅｍｅｔｔｎｔｌｏｗｅｆｏ
ＷａｇＪｎｆｎ，ＤｕＪ—ｕｎＣｕｊ，Ｚｕｎｎ — ｉｇａｄＺａｇＳ－ｉｎｎｕ — ｇｅｉａ，ｈｕｑｈａｇＹｉｇｐｎｎｈｎｉａｇｌ

自动化系统中的智能优化算法及应用

自动化系统中的智能优化算法及应用自动化系统在现代工业生产中扮演着重要角色，通过自动化技术实现对生产过程的智能管理，提高生产效率和产品质量。

而智能优化算法则是自动化系统中的关键技术，能够通过对系统进行实时分析和优化，使得系统在不断变化的环境下能够自适应和优化。

本文将介绍几种常见的智能优化算法，并讨论其在自动化系统中的应用。

一、遗传算法遗传算法是模拟生物进化过程的一种优化算法，通过模拟自然选择、交叉和变异等操作，通过代际的演化来搜索最优解。

在自动化系统中，遗传算法可以用于优化生产过程的参数配置，例如优化机器人路径规划、优化供应链的调度等。

通过遗传算法，系统可以根据实时数据进行自适应调整，从而提高生产效率和降低成本。

二、神经网络算法神经网络算法是一种模仿生物神经网络的计算模型，通过模拟神经元之间的连接和传递信号来进行信息处理。

在自动化系统中，神经网络算法可以用于模式识别和预测，例如通过分析历史数据来预测产品的需求量，从而优化生产计划。

另外，神经网络算法还可以用于故障检测和智能控制，通过学习和训练的方式提高系统的自适应性。

三、模糊逻辑算法模糊逻辑算法是一种用于处理不确定性和不精确性信息的计算模型，通过建立模糊规则和模糊推理来进行决策和控制。

在自动化系统中，模糊逻辑算法可以用于智能控制和决策支持，例如通过模糊控制器来调节温度、湿度等参数，使系统能够在不确定的环境下保持稳定运行。

此外，模糊逻辑算法还可以用于优化系统的调度和资源分配，提高系统的效率。

四、粒子群优化算法粒子群优化算法是一种模拟鸟群搜索行为的优化算法，通过模拟粒子在多维搜索空间中的移动和信息共享来搜索最优解。

在自动化系统中，粒子群优化算法可以用于参数优化和资源调度，例如通过优化控制器的参数来提高系统的性能，通过优化能源的使用来降低能耗。

通过粒子群优化算法，系统可以自动调整参数和资源的分配，从而实现系统的自适应调节。

总结起来，自动化系统中的智能优化算法有遗传算法、神经网络算法、模糊逻辑算法和粒子群优化算法等。

基于神经网络与遗传算法优化γ-氨基丁酸的发酵条件

（）一２ｙ氨基丁酸含量测定．采用胶束毛细管电泳法（ＫＣ［ＭＥ）引．
收稿日期：０１１～１２１－０１
基金项目：湖市重点科技基金资助项目（科计字［０９１０号文）芜芜２０１９
１３分析方法．
（）品处理．固态发酵后的红曲制品，０℃烘干粉碎加入１１样取５０倍体积的蒸馏水，度５温５℃ ，提浸３ｈ４层纱布过滤，液离心（０／ｎｎ取上清液，．５，滤４００ｒｍｉ）５ｍｉ．０４ｍ微滤膜过滤，经衍生化处理后进样．
于６）Ｈ值为６０的自来水，Ｏｐ．进行灭菌，后将红曲霉种子液接入固态培养基中，种量２（／，然接０／ｖｍ）９５
用预先灭菌的玻璃棒搅拌均匀，利用三角瓶固态培养，温度３２℃ ，温培养１．恒３ｄ
丁酸产量为０５８ｍｇｇ含量比优化前提高了１．．．１／，９６
关
键
词：－基丁酸；经网络；传算法；化ｙ氨神遗优
文献标识码：Ａ
中图分类号：９１Ｑ３
豆渣中含有大量膳食纤维、白质以及钙、、、生素等微量的营养成分，有很高的使用价值［，蛋磷铁维具】］
ｐ值６０Ｈ．．
１２培养方法．
种子培养：保藏红曲霉菌种接人斜面培养基中恒温３将２℃ ，培养７，将斜面菌种接入含１０ｍＩ种再ｄ０子培养基的２０ｍＬ三角瓶中，２℃ ，５／ｎ恒温培养４．５３１０ｒｍｉ８ｈ固态培养：固态培养基中加人１（当２ｍＬ相

黄芪种质资源遗传多样性研究进展

黄芪种质资源遗传多样性研究进展一、研究背景随着全球气候变化和人类活动对生态环境的破坏，生物多样性丧失已成为当今世界面临的重大挑战之一。

黄芪(Astragalus membranaceus)作为中药材和重要的药用植物资源，具有很高的经济价值和生态价值。

然而由于长期的过度开发利用和环境污染，黄芪种质资源的遗传多样性受到了严重威胁。

因此研究黄芪种质资源的遗传多样性对于保护生物多样性、维护生态系统稳定和促进可持续发展具有重要意义。

近年来国内外学者对黄芪种质资源遗传多样性的研究取得了一系列重要成果。

这些研究成果不仅揭示了黄芪种质资源遗传多样性的丰富性和复杂性，还为黄芪种质资源的保护和利用提供了科学依据。

然而目前对黄芪种质资源遗传多样性的研究仍存在一些不足之处，如遗传多样性水平的评估方法尚不完善，遗传多样性与黄芪种质资源质量之间的关系尚未明确等。

因此有必要进一步深入研究黄芪种质资源遗传多样性，以期为黄芪种质资源的保护和利用提供更有效的理论指导。

1. 黄芪的概述和历史渊源黄芪(Astragalus membranaceus (Fisch.) Bge.)是一种常见的中药材，具有很高的药用价值。

黄芪属植物主要分布在中国、蒙古、俄罗斯等国家和地区，其中以中国黄芪资源最为丰富。

黄芪的历史悠久，早在2000多年前的《神农本草经》中就有关于黄芪的记载。

黄芪作为中医药的四大补益之一，被广泛应用于治疗各种疾病，如脾胃虚弱、气血不足、久病体虚等。

随着现代科技的发展，对黄芪种质资源遗传多样性的研究也日益受到重视，为黄芪的资源保护、品种改良和产业发展提供了有力支持。

2. 黄芪种质资源的重要性和应用价值黄芪(Astragalus membranaceus)是一种具有悠久历史的传统中药材，其药用价值已被广泛认可。

黄芪种质资源的遗传多样性研究对于提高黄芪药材的质量、产量和抗性具有重要意义。

随着生物技术的发展，黄芪种质资源的遗传多样性研究在现代中药产业中的地位日益凸显。

遗传算法与神经网络的结合

遗传算法与神经网络的结合近年来，随着人工智能领域的迅猛发展，遗传算法和神经网络分别作为两大重要技术，逐渐受到了研究者们的广泛关注。

遗传算法是通过模拟自然界中的进化思想，通过模拟生物遗传和进化的机制来搜索最优解的优化算法。

而神经网络则是模拟人脑神经元运作机制，通过输入输出之间的连接和权值来实现模式识别和计算的一种计算模型。

本文将探讨，以期在人工智能领域取得更好的应用效果。

首先，我们来看一下遗传算法和神经网络各自的优势。

遗传算法以其自动优化的特点被广泛应用于求解复杂问题。

它通过自然选择、交叉和变异等操作，将种群中适应度高的个体不断进化，从而找到最优解。

遗传算法在解决复杂、多变量问题时表现出了强大的优势，能够搜索到全局最优解。

而神经网络则以其强大的模式识别和学习能力而著称。

它通过神经元之间的连接和权值的调整，实现了对复杂非线性问题的建模和解决。

神经网络在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域都取得了显著的成果。

然而，单一的遗传算法或神经网络在某些问题上可能存在局限性。

对于遗传算法而言，其搜索过程是基于群体的，可能会陷入局部最优解。

对于神经网络而言，其训练过程相对较慢，且对于参数的选择较为敏感。

为了克服这些问题，研究者们开始将遗传算法与神经网络相结合。

方式有多种。

其中一种常见的方式是通过遗传算法来优化神经网络的结构或参数。

在神经网络的训练过程中，通过遗传算法对神经网络的权值和偏置进行搜索和优化，以提高神经网络的性能。

另一种方式是将遗传算法的进化机制应用于神经网络的学习过程中。

通过模拟遗传算法的选择、交叉和变异等原理，对神经网络的连接结构和权值进行调整，以实现对神经网络的自适应调节和优化。

能够发挥二者的优点，弥补各自的不足。

首先，通过遗传算法的全局搜索能力，可以有效克服神经网络陷入局部最优解的问题。

其次，通过神经网络的模式识别和学习能力，可以提高遗传算法的搜索效率，使得算法能更快地找到最优解。

此外，还能够应对复杂问题，实现更复杂的模型和解决方案。

基于遗传算法的人工神经网络优化方法研究

基于遗传算法的人工神经网络优化方法研究人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）是一类模拟自然神经网络结构和功能的数学模型，广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。

然而，ANN中的参数众多，优化难度大，因此需要一种高效的优化方法。

遗传算法（Genetic Algorithm，GA）作为一种优化算法，能够有效地在搜索空间中寻找最优解，因此，研究基于遗传算法的ANN优化方法具有理论意义和实际应用价值。

一、ANN优化技术的研究现状当前，ANN优化技术主要有遗传算法、粒子群优化（Particle Swarm Optimization，PSO）、模拟退火（Simulated Annealing，SA）等算法。

其中，遗传算法受到了广泛的关注和研究。

遗传算法是一种模拟生物进化过程的搜索算法，通过模拟自然界的生物进化过程，不断筛选优化解，最终在搜索空间中找到最优解。

遗传算法具有以下几个优点：(1)全局搜索能力强；(2)可以处理多个目标问题；(3)适应度函数的选择范围广泛，能够处理非线性非凸问题；(4)算法简单，易于实现；(5)可以与其他优化算法相结合，提升优化效果。

二、基于遗传算法的ANN优化方法基于遗传算法的ANN优化方法一般分为以下几个步骤：①编码；②初始化种群；③计算适应度；④选择操作；⑤交叉操作；⑥变异操作；⑦产生新种群。

①编码编码是将ANN参数向量转化为遗传算法遗传信息的过程。

常用的编码方式有二进制编码、实值编码等。

在实值编码中，ANN每个参数用一个实数表示，遗传算法的每个染色体也用一个实值向量表示。

②初始化种群初始化种群需要随机产生一组遗传信息，通常使用均匀分布或高斯分布来生成初始种群。

这些遗传信息被称为个体或染色体，它们的集合被称为种群。

③计算适应度计算适应度是将ANN参数向量转化为遗传算法的适应度函数的过程。

通常，适应度函数定义在ANN误差函数的基础上，例如均方误差（Mean Square Error，MSE）。

机器学习算法在发酵中的应用

机器学习算法在发酵中的应用作者：范为嘉来源：《科学与财富》2020年第32期摘要：发酵工业受到手工操作的限制，未来将应用生物技术和方法，结合机器识别、深度学习等智能化技术，实现基于人工智能的发酵工业智能化。

本文概括性地介绍机器学习算法在发酵智能化研究中的一些应用。

关键词：机器学习;发酵;神经网络;花卉授粉算法;遗传算法;支持向量机引言[1，2]机器学习专门研究计算机如何模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

发酵指人们借助微生物在有氧或无氧条件下的生命活动来制备微生物菌体本身、或者直接代谢产物或次级代谢产物的过程，在食品工业、生物和化学工业中均有广泛应用。

机器学习算法在发酵中的应用已经得到各国科学家的研究。

1厌氧发酵制氢的神经网络非线性建模[2]Ahmed El-Shafie使用梭状芽胞杆菌（ATCC13564）考查了利用人工神经网络（ANN）方法模拟和预测产氢量的可能性。

他引入了一种独特的体系结构来模拟反应温度、初始介质pH 值和初始底物三个输入参数之间的相互关系以预测氢气产率，并利用实验的60个数据记录建立了神经网络模型。

结果表明，所提出的人工神经网络模型预测有很高的精度，最大误差为10%。

此外，与传统方法Box-Wilson Design（BWD）的比较分析证明了ANN模型显著优于BWD。

人工神经网络模型克服了BWD方法在记录数量上的局限性，它只是考虑氢产率随机模式的有限长度。

2利用神经网络和遗传算法研究酸奶发酵中酸化工艺的最佳温度分布[3]E. B. Gueguim-Kana等科学家在38-44°C的最佳温度范围内研究了保加利亚乳杆菌和嗜酸链球菌在酸奶生产中的酸化行为。

对于最佳酸化温度剖面研究，他们采用模块化的人工神经网络（ANN）和遗传算法（GA）的优化模型，利用不同的温度分布对14批酸奶发酵进行了评估，来训练和验证ANN子模块。

遗传算法与神经网络的结合

遗传算法与神经网络的结合遗传算法与神经网络的结合近年来，遗传算法和神经网络作为两大优秀的计算模型，分别在优化问题和机器学习领域取得了显著的成果。

然而，两者在独立应用时也存在一些局限性。

遗传算法对于问题解空间的搜索能力较强，但对于复杂问题的建模能力有限；而神经网络能够通过学习大量数据来完成复杂任务，但其优化过程容易陷入局部最优解。

为了充分发挥二者的优势，研究者开始尝试将遗传算法和神经网络相结合，以期构建更强大的计算模型。

遗传算法是模拟达尔文进化论的一种进化计算模型。

它通过模拟自然选择、交叉、变异等操作，对解空间进行搜索，并通过不断优化适应度函数来找到最优解。

而神经网络是一种模仿人脑神经元结构的计算模型。

它通过大量神经元之间的连接和较强权重的学习来实现对输入数据的高度抽象和复杂关联的识别能力。

两者结合后能够充分发挥遗传算法全局搜索和神经网络学习能力的优点。

首先，遗传算法可以用于优化神经网络的结构和参数。

在传统神经网络中，网络结构和参数的设置往往需要专家经验和大量试错。

而通过使用遗传算法的搜索策略，可以将神经网络的结构和参数设置为一个优化问题，并通过适应度函数来评估不同设置的性能。

遗传算法可以自动地搜索最优的神经网络结构和参数组合，并通过交叉、变异等操作进行优化。

这种结合方式不仅能够减少人工调参的工作量，还能够有效提高神经网络的性能。

其次，神经网络可以用于加速遗传算法的搜索过程。

在传统遗传算法中，每个个体的适应度需要通过评估问题域中的函数值来计算，这往往需要耗费大量的时间和计算资源。

而通过引入神经网络，可以将问题域中的函数映射到神经网络的输入输出空间中，然后利用神经网络的快速计算能力来获取每个个体的适应度。

这样一来，遗传算法可以通过神经网络的帮助加速搜索过程，从而降低时间和资源的消耗。

此外，遗传算法和神经网络的结合还能够应用于更复杂的问题中。

在某些实际问题中，仅仅使用神经网络或遗传算法无法满足需求。

例如，在机器学习中，某些高维、非线性和多模态的问题往往难以通过单一的神经网络来解决；而传统遗传算法在解决此类问题时需要庞大的搜索空间和优化时间。

尿素在核黄素发酵中的增产作用

由图１中蔗糖浓度变化曲线可以看出，酵母粉的浓度越高，则蔗糖的水解速率越快，发酵液中的葡萄糖浓度越高，较高的葡萄糖浓度使ＥＭＰ途径的通量增加，碳分解代谢阻遏作用加强，出现了
溢流代谢，从图１中乳酸浓度变化曲线可以看出，此时培养基中乳酸的浓度增加，对核黄素合成不利．２．２加入Ｎｔｔ４Ｃ１对核黄素产量的影响
一
锄３．０
絮２．ｏ
罴ｍ
墓ｏ
Ｏ
２０
４０
６０
８０
发酵时间ｍ
—◆－１—．－２—★＿３—＊＿４—枷５—．＿６
０．０２５
０．０２０
蠢ｏⅢｓ
烂０．０１０甾辞０．００５
０．０００
０
２０
４０
发酵时间屈
６０
８０
Ｏ．６０
蘩０．５０越０．４０
鞋瑟
鼯０．１０
０．００
图４尿素加入量对核黄素积累量和乳酸浓度的影响
＋１＋２十３＊４斗５＋６
ＴＨＥＩＮＣＲＥＡＳＩＮＧＥＦＦＥＣＴＯＦＵＲＥＡＯＮＲＩＢＯＦＬＡＶＩＮＦＥＲＭＥＮＴＡＴＩＯＮＰＲＯＤＵＣＴｌ０Ｎ
ＳＩＭＡＹｉｎｇ－ｃｈｕｎ，ＢＡＮＲｕｉ，ＬＩＮＴａｏ，ＺＨＯＵＳｈｉ－ｑｉ
（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＢｉｏｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＣｈｅｍｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＴｉａｎｆｉｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｔｉａｎｊｉｎ３０００７２，Ｃｈｉｎａ）
以２．５ｇ／１００ｍＬ酵母粉作为氮源，接种前在培养基中加入不同浓度的尿素作为补充氮源．尿素其加入量如表４所示，实验过程中部分参数如图４和图５所示．
表４尿素的加入量
尿素的加入量／（ｇ·（１００ｍＬ）。）００．２０．４０．６０．８１

遗传算法在微生物发酵培养中的应用探讨

遗传算法在微生物发酵培养中的应用探讨遗传算法是一种通过模拟自然进化过程来解决优化问题的算法。

在微生物发酵培养中，优化微生物培养条件以提高产量和质量是至关重要的问题。

遗传算法可以应用于微生物发酵培养中，以提高微生物产量和质量。

一、遗传算法的基本原理遗传算法基于自然界进化生物的原理，通过模拟进化过程，从一组随机生成的解出发，反复进行选择、交叉、变异等基因操作，从而逐步寻找最优解。

具体而言，遗传算法包括以下步骤：1、随机生成初始种群集合，即代表问题解的初始种群；2、对种群集合中的解进行适应度评价，用适应度值表示解的适应程度；3、按照适应度值抽取适应度高的解，进行选择操作；4、进行基因交叉操作，即将父代染色体中一部分基因与母代染色体中相应位置的基因进行交换，生成新的子代；5、进行变异操作，即在基因染色体中随机选择一些位点，以一定的概率对其进行变异操作；6、根据选择、交叉和变异操作，重新生成新的种群集合；7、判断终止条件，如达到预设迭代次数，或者找到满足条件的最优解。

随着生物技术的发展，微生物发酵培养已经成为一种常见的生产方式，广泛应用于食品、医药、化工和环保等领域。

微生物发酵培养需要通过控制培养条件来提高微生物产量和质量，以达到最优化效果。

然而，由于微生物的生产过程受到许多因素的影响，如温度、pH、营养成分、氧气含量等，导致微生物产量和质量的提高有时非常困难。

遗传算法可以应用于微生物发酵培养中，以寻找最优的培养条件。

遗传算法可以将微生物产量作为目标函数，在不同的温度、pH、营养成分、氧气含量等不同的培养条件下进行算法求解，找到最优解对应的培养条件。

此外，遗传算法还可以通过动态调整温度和pH 等参数来控制微生物发酵过程，以实现最大的微生物产量和质量。

遗传算法还可以用于优化微生物发酵的阶段性操作，如曲线拟合、重启操作、策略动态调整等，以获得最优的发酵效果。

1、高效性。

遗传算法可以同时处理多个解，且能够较快地找到最优解。

布拉酵母高密度发酵培养基及发酵工艺优化

yield of S. boulardii reached 51.21 g/L in the large scale experiment.
Keywords: Saccharomyces boulardii; neural network; genetic algorithm; enrichment medium; high cell density fermentation
56 2019, Vol.40, No.08
食品科学
※生物工程
布拉酵母高密度发酵培养基及发酵工艺优化
刘开放，席志文，黄林娜，惠丰立*
（南阳师范学院生命科学与技术学院，河南南阳 473061）
摘要：为实现布拉酵母高密度培养，对其高密度发酵培养基和发酵工艺进行优化。采用Plackett-Burman试验筛选培养基中的显著因素，并进行中心组合设计。通过人工神经网络（artificial neural network，ANN）和响应面试验建立菌体布拉酵母产量与培养基之间的关系模型，利用遗传算法（genetic algorithm，GA）进行全局寻优。结果表明，ANN模型有较好的数据拟合能力和预测能力，更适合处理复杂的非线性问题。GA优化获得最佳培养基组合：葡萄糖40.52 g/L、蛋白胨36.8 g/L、玉米浆17.32 g/L、硝酸钾14 g/L、酵母营养盐1.5 g/L、磷酸二氢钾0.6 g/L、硫酸镁0.8 g/L。利用该培养基进行摇瓶培养，菌体布拉酵母产量可达到8.21 g/L，比优化前提高1.39 倍。在此基础上利用1 L发酵罐培养确定最佳发酵工艺：温度30 ℃、接种量10%、pH 5.0、溶氧40%。利用50 L发酵罐进行扩大培养，流加葡萄糖和蛋白胨控制发酵液中葡萄糖3 g/L、氨氮0.06 g/L，菌体布拉酵母产量达到51.21 g/L。关键词：布拉酵母；神经网络；遗传算法；增殖培养基；高密度培养

发酵培养基的优化方法与策略PPT课件

▪ 大米和小米常用作霉菌孢子培养基，因它们含氮少、疏松、表面积大，是较好的孢子培养基。水分控制在21％－25％。（手捏法）
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B 种子培养基
• 种子培养基是供（孢子萌发）、菌体生长和大量繁殖的培养基。
• 在种子扩培过程中，各级种子培养基的成分往往不一样。（种子培养基营养相对比较丰富）
2.2.2, 无机氮源-- (NH4) 2SO4 , NH4 Cl , NH4 NO3 , KNO3, NaNO3, NH3
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2.2.1 有机氮源
• 成分复杂：除了蛋白质、多肽、氨基酸外，还有少量的糖、脂肪、无机盐、维生素等
• 玉米浆 Corn steep Liquor • 玉米淀粉生产过程中的副产品 • ①可溶性蛋白、生长因子（生物素）、苯乙酸 • ②较多的乳酸 • ③硫、磷、微量元素等第19页/共60页
• 最后一级的种子培养基的成分比较接近发酵培养基。
第6页/共60页
C 发酵培养基
---发酵培养基是供菌体生长、繁殖和合成产物之用。
要求 ① 培养基能够满足产物合成的需要。 ② 培养基的原料应因地制宜，价格低廉；质量稳定，资源
丰富，便于运输、仓藏。 ③所选用的培养基应能满足总体工艺的要求，如不应该影响
(3) 产物促进剂
促进剂提高产量的机制还不完全清楚，其原因是多方面的（机理不详）。 ➢ 有些促进剂本身是酶的诱导物； ➢ 有些促进剂是表面活性剂，可改善细胞的透性，改善
细胞与氧的接触从而促进酶的分泌与生产； ➢ 也有人认为表面活性剂对酶的表面失活有保护作用； ➢ 有些促进剂的作用是沉淀或螯合有害的重金属离子。
锰对于羧化作用是必需的，糖代谢中许多酶的活性都与锰有关。

MATLAB中的神经网络与遗传算法联合优化实例分析

MATLAB中的神经网络与遗传算法联合优化实例分析神经网络和遗传算法是两种常用的智能优化方法，它们在不同领域的问题求解中发挥了重要作用。

而将这两种方法结合起来，可以进一步提升算法的性能和效果。

本文将介绍MATLAB中如何使用神经网络和遗传算法联合优化，并通过一个实例进行分析和验证。

首先，我们先来了解一下神经网络和遗传算法的基本原理。

神经网络是一种模拟生物神经系统的计算模型，它由多个神经元组成，通过学习调整神经元之间的连接权重，从而实现对输入数据的非线性映射和分类。

而遗传算法则是一种模拟生物进化过程的优化方法，通过不断迭代和交叉变异的方式搜索最优解。

在MATLAB中，可以使用Neural Network Toolbox和Global Optimization Toolbox分别实现神经网络和遗传算法的优化。

下面我们将以一个分类问题为例，演示如何使用这两种方法联合优化。

假设我们需要构建一个神经网络模型，对一个包含多个特征的数据集进行分类。

首先，我们可以使用Neural Network Toolbox搭建一个基本的神经网络结构。

通过设定输入层、隐层和输出层的神经元个数，以及选择合适的激活函数和损失函数，我们可以训练得到一个初步的神经网络模型。

然而，这个初步模型可能并不是最优的，它可能存在欠拟合或过拟合的问题。

为了进一步提升模型的性能，我们可以引入遗传算法进行优化。

具体做法是将神经网络的连接权重作为遗传算法的优化变量，通过遗传算法的搜索过程来调整权重，以寻找最优解。

在全局优化问题中，遗传算法能够避免陷入局部最优解，并且具有较好的鲁棒性。

在MATLAB中，Global Optimization Toolbox提供了ga函数来实现遗传算法的优化。

我们可以将神经网络的连接权重作为输入变量，定义一个适应度函数来评估神经网络模型的性能，然后通过调用ga函数进行优化求解。

在每次迭代中，遗传算法将根据适应度函数的评估结果来调整权重，直至找到最优解。

毕业设计论文基于遗传算法的BP神经网络的优化问题研究.doc

编号：审定成绩：重庆邮电大学毕业设计（论文）设计（论文）题目：基于遗传算法的BP神经网络的优化问题研究学院名称：学生姓名：专业：班级：学号：指导教师：答辩组负责人：填表时间：2010年06月重庆邮电大学教务处制摘要本文的主要研究工作如下：1、介绍了遗传算法的起源、发展和应用，阐述了遗传算法的基本操作，基本原理和遗传算法的特点。

2、介绍了人工神经网络的发展，基本原理，BP神经网络的结构以及BP算法。

3、利用遗传算法全局搜索能力强的特点与人工神经网络模型学习能力强的特点，把遗传算法用于神经网络初始权重的优化，设计出混合GA-BP算法，可以在一定程度上克服神经网络模型训练中普遍存在的局部极小点问题。

4、对某型导弹测试设备故障诊断建立神经网络，用GA直接训练BP神经网络权值，然后与纯BP算法相比较。

再用改进的GA-BP算法进行神经网络训练和检验，运用Matlab软件进行仿真，结果表明，用改进的GA-BP算法优化神经网络无论从收敛速度、误差及精度都明显高于未进行优化的BP神经网络，将两者结合从而得到比现有学习算法更好的学习效果。

【关键词】神经网络BP算法遗传算法ABSTRACTThe main research work is as follows:1. Describing the origin of the genetic algorithm, development and application, explain the basic operations of genetic algorithm, the basic principles and characteristics of genetic algorithms.2. Describing the development of artificial neural network, the basic principle, BP neural network structure and BP.3. Using the genetic algorithm global search capability of the characteristics and learning ability of artificial neural network model with strong features, the genetic algorithm for neural network initial weights of the optimization, design hybrid GA-BP algorithm, to a certain extent, overcome nerves ubiquitous network model training local minimum problem.4. A missile test on the fault diagnosis of neural network, trained with the GA directly to BP neural network weights, and then compared with the pure BP algorithm. Then the improved GA-BP algorithm neural network training and testing, use of Matlab software simulation results show that the improved GA-BP algorithm to optimize neural network in terms of convergence rate, error and accuracy were significantly higher than optimized BP neural network, a combination of both to be better than existing learning algorithm learning.Key words：neural network back-propagation algorithms genetic algorithms目录第一章绪论 (1)1.1 遗传算法的起源 (1)1.2 遗传算法的发展和应用 (1)1.2.1 遗传算法的发展过程 (1)1.2.2 遗传算法的应用领域 (2)1.3 基于遗传算法的BP神经网络 (3)1.4 本章小结 (4)第二章遗传算法 (5)2.1 遗传算法基本操作 (5)2.1.1 选择(Selection) (5)2.1.2 交叉(Crossover) (6)2.1.3 变异(Mutation) (7)2.2 遗传算法基本思想 (8)2.3 遗传算法的特点 (9)2.3.1 常规的寻优算法 (9)2.3.2 遗传算法与常规寻优算法的比较 (10)2.4 本章小结 (11)第三章神经网络 (12)3.1 人工神经网络发展 (12)3.2 神经网络基本原理 (12)3.2.1 神经元模型 (12)3.2.2 神经网络结构及工作方式 (14)3.2.3 神经网络原理概要 (15)3.3 BP神经网络 (15)3.4 本章小结 (21)第四章遗传算法优化BP神经网络 (22)4.1 遗传算法优化神经网络概述 (22)4.1.1 用遗传算法优化神经网络结构 (22)4.1.2 用遗传算法优化神经网络连接权值 (22)4.2 GA-BP优化方案及算法实现 (23)4.3 GA-BP仿真实现 (24)4.3.1 用GA直接训练BP网络的权值算法 (25)4.3.2 纯BP算法 (26)4.3.3 GA训练BP网络的权值与纯BP算法的比较 (28)4.3.4 混合GA-BP算法 (28)4.4 本章小结 (31)结论 (32)致谢 (33)参考文献 (34)附录 (35)1 英文原文 (35)2 英文翻译 (42)3 源程序 (47)第一章绪论1.1 遗传算法的起源从生物学上看，生物个体是由细胞组成的，而细胞则主要由细胞膜、细胞质、和细胞核构成。

延边大学学报(自然科学版)2019年第45卷总目次

第45卷延边大学学报(自然科学版)Ⅰ 延边大学学报(自然科学版)2019年第45卷总目次变时滞非线性微分方程零解的渐近稳定性黄明辉(1-1)…………………………………………………带有R o b i n 边界条件的分数阶q 差分方程的L y a p u n o v 型不等式陈祉睿,侯成敏(1-6)………………M a y 谱序列某些直和项高姗,钟立楠(1-11)………………………………………………………………基于区间相离度及G I OWA 算子的区间型组合预测方法郑亚男,袁宏俊,庄科俊(1-15)………………金属Y 和C r 共掺杂W 2N 薄膜的力学及摩擦学性能研究苏航,顾广瑞(1-22)…………………………太赫兹波导系统中的双带单向无反射现象代天一,赵菲,金星日(1-27)…………………………………高压下B e P 2晶体结构与物性的理论研究高文泉,李鑫,马雪姣,刘艳辉(1-31)…………………………L i 6(L a 2C a )N b 2O 12基质中掺杂D y 3+离子的发光性质研究李红娜,田莲花(1-36)………………………基于兴趣度关联规则的在线学习行为分析方法胡延雪,怀丽波,崔荣一(1-40)…………………………基于混合蒙特卡罗算法的网络隐式节点监测方法研究李隘优(1-45)……………………………………邻域粗糙集的随机集成属性约简沈林(1-49)………………………………………………………………基于S L 191的R A C 梁开裂弯矩计算公式研究唐佳军,裴长春(1-55)…………………………………面向大数据的非结构化数据安全保障技术研究陈志辉,吴敏敏(1-58)…………………………………带软时间窗的公共自行车调度路径问题汪岚,吴永春,陈海洋(1-64)……………………………………基于因子分析法的安徽省地方财政教育支出绩效的评价邢泽斌,朱家明,胡卉(1-70)…………………基于P e t r i 网行为轮廓的网上购物流程挖掘方法王倩倩,王丽丽(1-75)…………………………………蓝莓添加量对蓝莓米酒品质的影响宋雨阳,刘阿文,金铁岩(1-80)………………………………………林蛙皮银耳保湿霜的制备陈海燕,孙志双,刘美含,朱彩凤,施溯筠(1-84)………………………………延吉市P M 2.5时空分布特征及其与气象要素的相关性分析付强,赵晶,赵春子(1-90)…………………带有积分边界条件的p -L a p l a c i a n 分数阶微分方程边值问题正解的存在性吕洪鹏,侯成敏(2-95)……三值自相关三元序列偶的新构造黄丹芸(2-103)…………………………………………………………非线性矩阵方程中心对称解的牛顿M C G 算法陈世军(2-109)…………………………………………有序树的计数及其应用金应烈,任俊丽(2-114)……………………………………………………………表面等离子波导端耦合腔系统中表面等离子激元传输性质的研究赵菲,张英俏(2-117)………………利用透性化黑曲霉细胞制备稀有人参皂苷R h 1的方法研究耿瑜,蒋明星,熊正红,文孟良(2-122)……朝鲜语语音音节自动切分算法的研究李洺宇,金小峰(2-128)……………………………………………基于字节流信息熵的版面全局复杂度的评估方法王琪,崔荣一(2-136)…………………………………基于差分进化的量子粒子群优化算法的研究留黎钦,孙波,王保云,张萍(2-141)………………………基于P e t r i 网的就医预检分诊模型优化分析马婷婷(2-145)………………………………………………动能定理不依赖惯性参考系选取的证明苏石磊,闫磊磊,潘志峰(2-150)………………………………基于情感词典的课程评论情感分析胡荣,崔荣一,赵亚慧(2-153)………………………………………网球视频中球员的侦测与追踪张容娟,谢朝和,黄风华(2-161)…………………………………………基于遗传算法的陶瓷配方优化设计罗艳霞,杨云,车艳(2-166)…………………………………………Ⅱ延边大学学报(自然科学版)第45卷汽车轮胎与道路接触应力有限元分析林旭,李源,陈国玉,唐燕,顾秉栋(2-171)………………………一种基于S VM 的刹车蹄块片摩擦块表面裂纹检测法黄永华,林振衡,陈学军(2-175)…………………Z M 6镁合金的摩擦性能研究尹相春,任靖日(2-181)………………………………………………………泡沫铝复合结构的声学性能研究唐振正,崔承勋(2-185)…………………………………………………无穷区间上有序分数阶q 差分方程边值问题正解的存在性闫雅雯,侯成敏,孙明哲(3-189)…………基于I G OW L A 算子及三元区间数相似度的区间型组合预测模型杜康,袁宏俊(3-194)………………纵向数据下部分线性模型的二次光滑估计李生彪(3-201)………………………………………………磁控溅射T i 掺杂N b N 薄膜的机械和摩擦学特性研究韩玉蕊,杜安天,顾广瑞(3-208)………………基于改进粒子群优化算法和C R N N 的多类S VM 分类俞颖,黄风华,阮奇(3-215)……………………聚类与跟踪相结合的人脸数据集生成方法研究王畅,金璟璇,金小峰(3-221)…………………………基于P N 序列和完全互补码的鲁棒音频水印算法陈亮,李德(3-228)……………………………………基于标签和协同过滤的改进推荐算法研究金晶,怀丽波(3-234)…………………………………………求解二阶锥互补问题的一种非精确光滑化牛顿算法薛文娟(3-241)……………………………………基于P e t r i 网的酒店支付模型优化分析卢雅楠(3-246)……………………………………………………磁性测量系统在本科实验教学中的应用阚绪材(3-250)…………………………………………………一种多语种生成式自动摘要方法的实现易志伟,赵亚慧,崔荣一(3-254)………………………………无极性输入宽电压范围工作的多层式信号灯金永镐,金雄立(3-260)……………………………………基于双模环形谐振器的双频带滤波器设计赵芳丽,翁敏航,陈德礼(3-264)……………………………薄壁套筒类零件磨削夹具的设计及其可靠性分析杜风娇,刘建刚(3-268)………………………………基于灰狼算法的干式双离合器摩擦片优化设计生浩岩,安迪,廉哲满(3-272)…………………………渐开线圆柱齿轮齿廓的修形研究金俊杰,廉哲满(3-276)…………………………………………………基于排队评分法与矩阵分析法的多指标再生混凝土力学性能的优选研究唐佳军,裴长春(3-279)……具有p -L a p l a c i a n 算子的d e l t a -n a b l a 分数阶差分边值问题正解的存在性董强,侯成敏(4-283)………具有不同故障模式的并联可修复系统主算子的性质研究赵志欣,唐慧,冯宇(4-292)…………………一类次临界增长非局部问题的无穷多解吴燕林,钱晓涛(4-299)…………………………………………甘薯荧光碳点的合成及其对F e 3+的灵敏检测孙颖,金东日(4-303)………………………………………长白红景天提取物抗氧化活性的研究李承范,张敬东,王思宏(4-308)…………………………………尾叶香茶菜的化学成分及其对酪氨酸酶抑制活性的研究朴艳,于畅,金英今,李熙峰(4-312)…………基于随机汇率条件下的国外股票亚式回望期权的定价公式潘素娟(4-315)……………………………基于灰色系统的福建省货运综合运输体系分析与预测黄虹(4-322)……………………………………一种基于元胞自动机的人群疏散仿真算法研究吴凡,李春忠,林丽芳,朱家明(4-329)…………………基于P e t r i 网的图书借阅系统的建模与优化分析李增(4-335)……………………………………………基于灰关联的电子商务与物流关系实证分析郑承志(4-339)……………………………………………基于中药黄芪枸杞的一款抗衰老面膜的制备韩美子,姜小天,孙志双,施溯筠(4-344)…………………基于改进互信息的微博新情感词提取柳文婷(4-349)……………………………………………………基于F P G A 和U A R T 的乐曲演奏系统设计吕兆承,傅小兰,李营,罗靖宇(4-356)……………………一种基于R F 芯片A S 3911的非接触式C P U 卡读卡器的设计曾喜娟(4-361)…………………………振动式挖掘机驱动动力的测试系统文学洙,张灵晓(4-366)………………………………………………基于G I S 的图们江流域洪水灾害危险性分析邹嘉琪,权赫春(4-370)……………………………………。

基于神经网络和遗传算法在换热站控制中的研究与仿真

基于神经网络和遗传算法在换热站控制中的研究与仿真
随着社会经济的发展，城市换热站的建设越来越普遍，而如何进行控制成为一个关键问题。

近年来，基于神经网络和遗传算法的控制方法备受研究者关注，并在未来某些情况下将能成为一种重要的控制手段。

神经网络是一种模仿生物神经系统的信息处理方式的数学模型，它由大量的互相连接的神经元组成。

基于神经网络的控制方法，便是在网络的训练过程中，使用大量的数据输入，通过神经元与神经元之间的连接和神经元之间的权重的调整，得到一个较好的控制方案。

而遗传算法则是基于生物进化理论而设计的一种优化算法。

它的工作原理是通过对问题空间的搜索和优化，找到目标问题的最优解。

通过适应度函数来对不同解进行评估，选出优先的解，通过不断的遗传变异，逐步迭代得到最优解。

基于神经网络和遗传算法相结合的换热站控制方法，其工作流程大致如下：首先，通过传感器获取进出水温度、流量、压力等参数的实时数据，再根据当前的数据及历史数据输入神经网络，得到一个输出结果；以此结果作为初步控制方案。

接下来，将初步控制方案作为种群，通过遗传算法进行交叉和变异，得到一批新的控制方案；并根据设定的适应度函数，对新的控制方案进行评估和选择。

如此循环迭代，直至得到最优方案。

市场数据表明，该控制方法在省电化意义上将持续发挥其优势，而在财务成本上也有所降低，具有极大的市场前景。

同时，如
要提高换热站的稳定性，减小在运行过程中出现的长时间波动，该控制方法的思想值得所有工程师的借鉴，激起研究者思考的空间很大。

综上所述，基于神经网络和遗传算法的控制方法具有巨大的优势和市场前景，并将在未来为城市换热站的稳定运行和高效控制上发挥关键作用。

基于模糊神经网络与遗传算法的质量成本优化

基于模糊神经网络与遗传算法的质量成本优化摘要:为满足企业对产品质量等级的要求,降低企业的质量成本,在研究可靠性与经济性相互关系的基础上,找出产品可靠性与质量成本的内在联系。

根据遗传算法与模糊神经网络的基本原理及各自特点,利用两者相结合的算法建立了质量成本优化模型,从而得到产品的最优质量等级及与其相对应的最低质量成本。

该优化模型具有搜索速度快、准确度高,简单且便于实现的特点,为可靠性与质量成本之间相互协调提供了一个新的途径。

关键词:可靠性质量成本关系模型质量成本优化模型遗传算法模糊神经网络最近,越来越多的学者研究每项工作的质量等级与成本的关系,提出的质量成本模型主要有四种:P-A-F模型[1]、Crosby模型[2]、机会成本模型及过程成本模型[3]。

这些质量成本模型虽然为以后质量成本的更深入研究奠定了基础,但大多都是关于质量成本的理论研究,没有着重研究质量成本优化问题。

本文则将模糊神经网络与遗传算法应用到质量成本优化过程中,并且在此基础上建立了质量成本优化模型。

1 质量成本优化模型的建立1.1 可靠性原理与质量成本质量成本优化问题也可称为系统的可靠性与经济性协调问题。

一般可靠性与经济性的协调,主要涉及到以下几方面[4]:(1)限定系统总的质量成本,以便寻找其最佳可靠性(在企业中表现为质量等级)。

(2)在给定系统可靠性水平下,求系统的最小质量成本。

(3)确定系统总质量成本的前提下,恰当的分配成本费用。

(4)基于不同的可靠性和质量成本,比较不同的方案。

在企业实际运营中,通常先定一个质量目标,然后据此进行成本的优化与控制,使总质量成本最低。

可靠性与质量成本的关系模型如下:1.2 质量成本优化模型遗传算法来源于生物遗传学和适者生存的自然规律,是一种自适应、全局优化的群体操作,该操作以种群中的所有染色体为对象,通过选择、交叉和变异等遗传操作产生新一代群体,直到获得满意的结果[6]。

(1)模糊神经网络由输入层、模糊化层、规则层及输出层构成。

遗传算法在神经网络结构优化中的应用

遗传算法在神经网络结构优化中的应用随着人工智能的不断发展，神经网络技术愈发重要。

神经网络中的结构对于算法的性能和鲁棒性有着极大的影响。

针对不同的问题，不同的神经网络结构会呈现不同的优势。

但是如何找到最佳的神经网络结构仍然是一个广泛关注的问题。

随着遗传算法的出现，它被广泛地应用在神经网络结构的优化中。

本文将介绍遗传算法在神经网络结构优化中的应用。

一、神经网络结构优化神经网络结构优化的目的是通过找到最优的神经网络结构来提高网络的性能。

以分类问题为例，网络的性能通常可以用分类准确率来衡量。

在结构中，包含了神经元的数量、层数、激活函数等组成要素。

但是结构的优化是一个十分困难的问题。

基于精密的数学模型的优化问题通常可以通过求解解析解的方法快速确定。

但是神经网络结构的优化问题相当复杂，无法用解析方法求解。

此外，神经网络的性能难以直接计算，通常需要通过训练集和测试集的分类准确率来进行预测。

所以，可以通过试错来寻找最佳的神经网络结构。

不过，这种方法往往需要大量的计算资源和耗费大量的时间。

因此，科学家们开始寻找一些更为有效的方法，来提高神经网络结构的优化效率。

二、遗传算法遗传算法是一种仿生算法，其灵感来源于生物进化过程中的基因遗传過程。

遗传算法的主要思路是通过创造“个体”、环境选择和遗传方法结合的方式，逐步迭代出更优秀的解决方案。

在经过多次迭代后，遗传算法能够找到最优解（或者达到更优近似解）。

基于遗传算法的优点，科学家们开始将其应用在神经网络结构的优化中。

以“群体创新”为核心思想的遗传算法可以大幅提高神经网络结构优化的效率。

三、遗传算法在神经网络的应用在神经网络结构的寻优过程中，遗传算法的主要任务是搜索最优的结构。

一般来讲，遗传算法选择的参数包括神经元的数量、网络的层数和激活函数等。

遗传算法通常考虑的是在上一代神经网络结构的基础上进行修改。

首先，遗传算法生成一组随机解，也就是神经网络结构的种群。

然后，对这一组解进行评估，并仅仅选择其中最优秀的结构。

基于神经网络与遗传算法的结构优化设计方法

维普资讯
第２７卷第１期
２００
ＪｕｎｌｆＧｕｌｉｅｓｔｆｅｈｏｏｙｏｒａｉｎＵｎｖｒｉｏｃｎｌｇｏｉｙＴ
Ｖｌ２ｏ１ｏ＿７Ｎ．
计法确定的训练样本足够大的基础上得出的，具有较强的可靠性．
关键词：神经网络；遗传算法；结构优化
中图分类号：Ｔ１３Ｐ８文献标志码：Ａ
长期以来，人们在结构优化设计中发展了许传算法解决了焊接梁的结构优化问题；Ｈｊｅａｌｅ多有效的算法 … ，这些算法的一个主要特点是需等人利用遗传算法解决了结构多准则优化设计问
解上述优化问题，包括如下过程．
将神经网络与遗传算法结合进行结构优化设
计的基本思想为：
（）按一定的概率密度遍历结构设计变量的１整个空间，选择一定数量的样本点，并对上述样
（）一次性进行若干具有不同设计参数的有本点中的输出值按一定的比例因子进行归一化；１（）输入样本集，设置神经网络初始参数；２限元分析，得到结构设计参数与重量、位移、应
得往往要耗费大量的人力与物力．因此，寻求更当数量的染色体组成集团，进行大量的目标函数
为简便有效的结构优化设计方法一直是人们关注值计算，就结构优化分析而言，每个函数值的获
的课题．
取需要进行一次有限元分析，世代繁殖搜索优化