大腸菌培養におけるニューラルネットを用いた溶存酸素濃度変化パターンの識別
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概要
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We previously proposed a neuro-fuzzy control strategy for bioreactors, and showed the power of this approach by computer simulation. However, pattern learning and pattern recognition by neural networks was quite time-consuming. This is because many training data must be generated somehow, and this has been considered to be an obstacle to practical applications.<BR>We made several experiments using <I>E. coli</I>. It was shown that pattern learning and recognition of the change in the dissolved oxygen concentration by neural networks can be easily made only with experimental data. This may be due to the fact that experimental data contain a variety of patterns in nature.
- 社団法人 化学工学会の論文
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