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【答案】应助回帖
| 微生物/基因制药是战略性的高附加值产业,而流加发酵是其工业化培养的主要方式。如何对流加补料进行建模与优化控制,是提高发酵效率和收率的关键。本课题提出基于机器学习理论的自适应建模与"快-慢"两层补料优化策略:根据发酵过程呈现明显阶段性的特点,利用小样本数据驱动的Kernel机器学习理论,建立反映微生物培养局部特性的阶段模型,其技术特点是自动生成模型网络结构和确定阶段模型的切换条件;补料优化的求解则通过实时优化模块和自优化控制器的配合来完成,即仅在阶段模型发生失配和生产扰动时,才触发大计算量的实时优化回路(慢频率优化),以重新计算和调整离线补料策略。其余情况仅需小计算量的自优化控制回路(快频率调节)来确保优化环节的最优性条件得到满足,进而保证补料的最优化。内容涉及多个学科领域,对促进信息、计算技术与生物制药技术的进一步结合,提升我国制药行业的技术装备水平和产品竞争力,具有重要理论和现实意义。 |
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2楼2016-01-21 08:08:52
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