改进的BP神经网络在菌体浓度软测量中的应用

"这篇文章主要探讨了基于改进的BP神经网络（IBPNN）在发酵过程中菌体浓度软测量模型建立的应用。作者针对菌体浓度变化范围大的特点，对传统的BP神经网络误差函数进行了改进，并采用最优停止法进行网络训练，以此避免过拟合问题。在诺西肽发酵过程中，通过隐函数定理选择辅助变量，成功应用IBPNN构建了菌体浓度的软测量模型，实验结果证明了这种方法的有效性。同时，文章还提及了一种多样性控制的粒子群优化算法（DCPSO），该算法旨在解决粒子群优化算法的早熟收敛问题，通过控制群体多样性，增强全局搜索能力，其性能优于现有的多样性引导的PSO算法（ARPS）。" 本文首先介绍了一种针对菌体浓度预测的改进型BP神经网络模型。在发酵过程中，准确预测菌体浓度对于优化生产过程至关重要。传统的BP神经网络由于其训练过程中的误差函数和可能的过拟合问题，可能导致预测精度受到影响。因此，作者提出了一种改进版的BP神经网络（IBPNN），通过对误差函数的调整，使其更适合处理菌体浓度的大范围变化。此外，通过最优停止法来控制网络训练，可以有效地防止过拟合，确保模型的泛化能力。 在实际应用中，以诺西肽发酵为例，作者利用隐函数定理选取了合适的辅助变量，建立了基于IBPNN的菌体浓度软测量模型。软测量技术是一种基于数学模型的间接测量方法，可以避免直接测量带来的困难和成本。实验结果显示，该模型能够有效地估计菌体浓度，验证了IBPNN在发酵过程控制中的实用性和准确性。 另一方面，文章还讨论了一种用于优化的多样性控制粒子群优化算法（DCPSO）。粒子群优化（PSO）算法是一种基于群体智能的全局优化算法，但有时会遇到早熟收敛的问题，即算法过早地达到局部最优而无法进一步探索全局解空间。DCPSO通过动态调整群体的多样性，使粒子在搜索过程中既能充分探索局部区域，又能在发现局部最优时迅速跳出，增强了算法的全局搜索性能。通过对比标准测试函数的实验，DCPSO显示出了比ARPS等其他多样性控制PSO算法更优的性能。 这篇论文不仅贡献了一种改进的神经网络模型，用于解决生物工程中的关键问题，还提出了一种优化算法，以克服粒子群优化中的挑战，这两方面都为实际工程问题的解决提供了有力工具。