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J-GLOBAL ID：201402253794701110   整理番号：13A1900426

非線形適応型PSOアルゴリズムを用いたSSF処理のパラメータ同定

Parameter Identification of SSF Process with Non-Linear Adaptive PSO Algorithm

著者 (4件)： Zhong Zhaoping (Key Lab. of Energy Thermal Conversion and Control of Ministry of Education, Southeast Univ., Nanjing) ,  Yan Qing (Key Lab. of Energy Thermal Conversion and Control of Ministry of Education, Southeast Univ., Nanjing) ,  Deng Xuequn (Key Lab. of Energy Thermal Conversion and Control of Ministry of Education, Southeast Univ., Nanjing) ,  Ai Teling (Key Lab. of Energy Thermal Conversion and Control of Ministry of Education, Southeast Univ., Nanjing)
資料名： Xi’an Jiaotong Daxue Xuebao  (Xi'an Jiaotong Daxue Xuebao)
巻： 47  号： 7  ページ： 124-128  発行年： 2013年 
JST資料番号： W0363A  ISSN： 0253-987X  CODEN： HCTPDW  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 同時糖化と発酵(SSF)処理を更に最適化するために,適応型粒子群最適化(PSO)アルゴリズムを,細胞増殖,生成物合成および糖消費の動的モデルのためのパラメータ同定に適用した。発酵の動力学に基づいて,糖消費減少モデル方程式を提示した。非線形慣性質量の変化を伴う適応型PSOアルゴリズムが,収束において線形法と比較して,より効果的であることが分かった。結果は,シミュレート値が実験データと良く適合することを示し,SSF技術の構造を反映した採用モデルの比正確度と実行可能性を示している。非線形慣性質量の変化を伴う提示した適応型PSO方式をモデルパラメータ推定に効果的に使用するように見える。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： *最適化 ,  アルゴリズム ,  *システム同定 ,  パラメータ ,  パラメータ推定 ,  測定データ ,  ダイナミックモデル ,  実現可能性 ,  細胞増殖 ,  慣性質量 ,  動力学
準シソーラス用語： *PSOアルゴリズム ,  *パラメータ同定 ,  非線形 ,  モデルパラメータ ,  粒子群最適化 ,  モデル方程式 ,  シミュレート ,  実験データ ,  減少モデル ,  動的モデル ,  実行可能性 ,  消費減少

分類 (1件)： 統計力学一般,多体問題  (BA08010Q)

タイトルに関連する用語 (3件)： 非線形 ,  PSOアルゴリズム ,  パラメータ同定