Computational Intelligence Techniques for Bioprocess Modelling, Supervision and Control pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Nicoletti, Maria Do Carmo (EDT)/ Jain, Lakhmi C. (EDT)

出品人:

页数:341

译者:

出版时间:

价格:996.00 元

装帧:

isbn号码:9783642018879

丛书系列:

图书标签:

• Computational Intelligence
• Bioprocess Modelling
• Supervision
• Control
• Machine Learning
• Artificial Intelligence
• Biotechnology
• Process Control
• Systems Biology
• Data Analysis

智能生物过程：从建模、监控到精准控制的革新 在这个日新月异的时代，生物技术正以前所未有的速度推动着人类社会的发展，从药物研发、食品生产到环境保护，生物过程无处不在，并日益成为现代工业的重要组成部分。然而，生物过程的复杂性、多变性和固有的不确定性，一直是实现高效、稳定和优化的生产的巨大挑战。传统方法往往难以捕捉其精髓，甚至可能导致效率低下、资源浪费甚至生产事故。正是在这样的背景下，一门融合了先进计算智能技术与生物过程工程的全新学科应运而生，它以前所未有的视角和能力，为生物过程的理解、监控和控制带来了革命性的突破。 本书深入探讨了如何利用尖端的计算智能技术，为生物过程的建模、实时监控和精准控制提供一套全面而强大的解决方案。我们不仅仅关注理论的构建，更致力于将这些先进技术转化为切实可行的工程实践，最终目标是帮助研究人员和工程师们驾驭错综复杂的生物系统，实现生产效率的飞跃、产品质量的提升以及可持续发展的目标。 第一部分：生物过程建模的新范式——计算智能的赋能 理解生物过程的内在机制是实现有效控制的前提。然而，生物过程往往涉及高度非线性、多尺度、耦合性和不确定性的动力学行为，这使得传统的基于第一性原理的数学模型在描述和预测方面显得力不从心。计算智能技术，如神经网络、模糊逻辑、进化算法等，以其强大的非线性建模能力、对不确定性的容忍度以及从数据中学习的能力，为生物过程建模开辟了新的途径。 神经网络的深度解析与应用： 我们将详细介绍各种神经网络架构，包括前馈神经网络、循环神经网络（RNNs）、长短期记忆网络（LSTMs）以及卷积神经网络（CNNs），并深入探讨它们在不同类型生物过程建模中的应用。例如，在发酵动力学建模中，RNNs和LSTMs能够有效捕捉时间序列数据的依赖关系，预测细胞生长、产物生成等关键指标。CNNs则可以处理图像数据，例如在微生物培养中，分析细胞形态和分布。本书将通过丰富的案例研究，展示如何构建、训练和验证这些模型，并讨论模型解释性、泛化能力以及数据需求等关键问题。 模糊逻辑的灵活性与推理能力： 模糊逻辑以其能够处理模糊、不精确信息的能力，在模拟人类专家的推理过程方面具有独特优势。我们将探讨如何将生物过程中的专家知识和操作经验转化为模糊规则，构建基于模糊逻辑的生物过程模型。这对于那些难以精确量化或缺乏完整数据支持的过程尤为重要。例如，在细胞培养中，模糊逻辑可以用于描述不同环境条件下细胞的响应，实现对培养基组分和环境参数的灵活调控。 进化算法的优化与参数辨识： 进化算法，如遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO）等，以其全局搜索能力和鲁棒性，在生物过程模型的参数辨识和优化方面发挥着重要作用。传统方法往往容易陷入局部最优，而进化算法能够有效地搜索复杂参数空间，找到最优的模型参数。我们将展示如何利用这些算法来辨识非线性模型中的复杂参数，优化模型结构，甚至设计最优的控制策略。 混合模型的融合与优势互补： 认识到单一计算智能技术可能存在的局限性，本书还将重点介绍混合模型的设计与应用。例如，将神经网络的强大建模能力与模糊逻辑的推理能力相结合，可以构建更强大、更具解释性的模型。将进化算法用于优化神经网络的结构和参数，可以进一步提升模型的性能。这些混合模型能够充分发挥不同技术的优势，应对更复杂的生物过程挑战。 第二部分：实时监控与状态估计——洞察生物过程的脉搏 实时监控是确保生物过程安全、稳定运行的关键。然而，许多生物过程的关键变量，如细胞密度、代谢产物浓度、酶活性等，往往难以直接在线测量，或者测量成本高昂、耗时。计算智能技术为解决这些“黑箱”问题提供了有效的手段，通过建立输入-输出模型，可以从易于测量的传感器数据中，实时估计出这些难以直接测量的关键变量，实现对生物过程的“透视”。 数据驱动的状态估计： 我们将深入研究如何利用历史和实时传感器数据，通过机器学习和统计建模技术，构建状态估计器。这包括基于人工神经网络的状态估计，利用其非线性映射能力，将传感器信号与目标状态变量关联起来。同时，也将探讨基于卡尔曼滤波（Kalman Filter）及其变种（如扩展卡尔曼滤波 EKF、无迹卡尔曼滤波 UKF）的状态估计方法，这些方法能够融合模型信息和测量信息，提供比单独使用模型或测量更准确的状态估计。 异常检测与故障诊断： 生物过程的运行受到各种外部干扰和内部扰动的影响，可能导致生产效率下降甚至发生安全事故。利用计算智能技术，我们可以构建高度敏感的异常检测系统，实时监测生物过程的运行状态，及时发现偏离正常操作范围的迹象。一旦检测到异常，还可以进一步结合故障诊断技术，快速定位故障的根源，为操作人员提供及时的干预建议。例如，通过分析发酵过程中温度、pH、溶氧等多个传感器数据的联合变化趋势，可以提前预警潜在的微生物失活或发酵失控。 可视化与人机交互： 强大的监控系统离不开直观的可视化界面。本书将探讨如何设计有效的可视化工具，将复杂的生物过程状态以清晰易懂的方式呈现给操作人员。这包括实时趋势图、状态仪表盘、甚至基于三维模型的沉浸式可视化。良好的可视化不仅有助于操作人员快速理解过程状态，更能促进人与系统的有效交互，提高决策的准确性和响应速度。 第三部分：精准控制与优化——驾驭生物过程的未来 精准控制是实现生物过程效率最大化、产品质量稳定以及成本最小化的终极目标。计算智能技术为设计更智能、更鲁棒的控制器提供了丰富的工具。传统的PID控制器在处理生物过程的非线性、时变和不确定性方面往往存在局限，而基于计算智能的控制器能够更好地适应复杂多变的工况。 模型预测控制（MPC）的进化： 模型预测控制（MPC）是一种先进的控制策略，它利用过程模型对未来进行预测，并优化控制输入以实现预期的性能目标。我们将探讨如何将计算智能模型，如神经网络模型，集成到MPC框架中，构建基于数据驱动模型的MPC（Data-driven MPC）。这种方法能够显著提升MPC在处理复杂非线性系统时的性能，尤其在生物过程中，可以实现对多个耦合变量的协调控制。 强化学习在控制中的突破： 强化学习（RL）是一种能够通过与环境交互学习最优策略的机器学习方法。近年来，强化学习在机器人控制、自动驾驶等领域取得了巨大成功，其潜力在生物过程控制领域也日益凸显。本书将介绍如何将强化学习技术应用于生物过程的自适应控制，让控制器能够自主学习并优化控制策略，以应对不可预测的扰动和操作条件的变化。例如，在连续细胞培养中，强化学习可以用于动态调整进料速率和稀释率，以维持细胞处于最佳生长状态。 多目标优化与鲁棒控制： 生物过程的控制目标往往是多方面的，例如同时追求最高产量、最短发酵时间、最低能耗以及最高产品纯度。我们将探讨如何利用计算智能技术，实现对多个相互冲突的目标进行协同优化。此外，生物过程往往受到各种随机扰动的影响，因此鲁棒性至关重要。本书将介绍如何设计鲁棒控制器，即使在存在较大的不确定性和扰动的情况下，也能保持良好的控制性能。 人机协同的智能控制： 尽管计算智能技术能够实现高度自动化，但人类专家的经验和判断仍然是不可或缺的。我们将探讨如何构建人机协同的智能控制系统，将计算智能的强大计算和分析能力与人类的直觉、经验和创造力相结合。这可以通过人机界面的设计、专家知识的集成以及人机决策的协调来实现，最终实现比纯粹自动化或纯粹人工控制更优的整体性能。 结语 本书的出版，旨在为生物过程工程领域的研究人员、工程师以及相关领域的学生提供一个全面而深入的视角，理解计算智能技术如何以前所未有的方式赋能生物过程的建模、监控和控制。我们坚信，通过掌握这些先进的工具和方法，我们能够更深刻地理解生物的复杂性，更有效地驾驭生命的力量，为人类社会的可持续发展贡献更多的智慧和力量。这本书将成为您探索智能生物过程世界的宝贵指南。

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