本项目主要研究内容为:从发酵过程先验知识和过程机理分析、统计分析入手,应用人工智能理论与技术,研究由机理建模部分和辨识建模部分构造的发酵过程混合模型的建模方法;建立发酵过程的混合模型及其在线校正方法;应用最优控制理论,探索基于过程混合模型的多目标协同优化方法及优化算法和策略。本项目研究微生物发酵过程多目标协同优化方法,在选题上具有创新性。多目标协同优化方法有广阔的应用前景。所取得的研究成果将为微生物发酵过程优化控制技术,特别是现代生物领域中的优化控制技术提供理论支持。同时,本项目将自动控制、人工智能的理论与方法应用于微生物发酵过程优化控制的研究,将推动不同学科的交叉,并使控制理论、人工智能理论与技术在交叉领域发挥巨大的作用。
{{i.achievement_title}}
数据更新时间:2023-05-31
一种基于多层设计空间缩减策略的近似高维优化方法
基于被动变阻尼装置高层结构风振控制效果对比分析
二维FM系统的同时故障检测与控制
药食兼用真菌蛹虫草的液体发酵培养条件优化
具有随机多跳时变时延的多航天器协同编队姿态一致性
基于数据的生化过程自适应建模及多目标协同优化控制研究
微生物发酵过程的自组织建模与优化控制
基于分级优化框架的飞机多学科多目标优化新方法研究
发酵过程的混沌优化控制