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一种基于人工神经网络的重组毕赤酵母表达期两阶段在线故障诊断方法
| 专利名称： | 一种基于人工神经网络的重组毕赤酵母表达期两阶段在线故障诊断方法 |
| 摘要： | 一种基于人工神经网络的重组毕赤酵母表达期两阶段在线故障诊断方法， 属于生物技术领域。本发明方法步骤为：(1)确定发酵诱导期最优化的pH值以 及甲醇浓度变化曲线；(2)分析表达期的代谢特征和过程参数，依据乙醇氧化 酶活性变化趋势，把表达期分成两个阶段；(3)获取表达期的过程参数；(4) 建立两个自联想人工神经网络；(5)对人工神经网络进行训练和测试；(6)利 用通过测试的人工神经网络进行在线故障诊断；(7)当系统提示出现故障时， 离线分析，对比最优化的pH和甲醇浓度变化曲线，确定故障类型，采取相应措 施。毕赤酵母表达外源蛋白的过程中，表达期甲醇浓度和pH是重要的控制参数， 该故障诊断方法能够在线快速准确地诊断出甲醇电极和pH电极的各种故障。 |
| 专利类型： | 发明专利 |
| 国家地区组织代码： | 江苏;32 |
| 申请人： | 江南大学 |
| 发明人： | 高敏杰;史仲平;郑志永;金 虎;詹晓北 |
| 专利状态： | 有效 |
| 申请日期： | 2009-05-11T00:00:00+0800 |
| 发布日期： | 2019-01-01T00:00:00+0800 |
| 申请号： | CN200910027525.3 |
| 公开号： | CN101561442 |
| 代理机构： | 无锡市大为专利商标事务所 |
| 代理人： | 时旭丹;刘品超 |
| 分类号： | G01N33/68(2006.01)I |
| 申请人地址： | 214122江苏省无锡市蠡湖大道1800号江南大学生物工程学院 |
| 主权项： | 1.一种基于人工神经网络的重组毕赤酵母表达期两阶段在线故障诊断方 法，步骤如下： (1)确定发酵诱导期最优化的pH值以及甲醇浓度变化曲线； (2)分析表达期的代谢特征和过程参数，依据乙醇氧化酶活性变化趋势， 把表达期分成两个阶段； (3)获取表达期的过程参数； (4)建立两个自联想人工神经网络； (5)对人工神经网络进行训练和测试； (6)利用通过测试的人工神经网络进行在线故障诊断； (7)当系统提示出现故障时，对比最优化的pH和甲醇浓度变化曲线，确 定故障类型，采取相应措施。 |
| 所属类别： | 发明专利 |
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