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基于递归补偿模糊神经网络的发酵过程建模

潘丰  李海波  顾蕊  
【摘要】:提出一种新型的动态网络——递归补偿模糊神经网络,结合弹性BP算法,把它应用于某多粘菌素的发酵过程的建模与状态预估。仿真结果表明该网络模型训练步数少,训练误差小,收敛速度较快,能够较准确地拟合过程的动态特性,预估精度较高,可用于发酵过程的优化控制。

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