Computational Intelligence Techniques for Bioprocess Modelling, Supervision and Control pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:

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

出品人:

頁數:341

译者:

出版時間:

價格:996.00 元

裝幀:

isbn號碼:9783642018879

叢書系列:

圖書標籤:

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

智能生物過程：從建模、監控到精準控製的革新 在這個日新月異的時代，生物技術正以前所未有的速度推動著人類社會的發展，從藥物研發、食品生産到環境保護，生物過程無處不在，並日益成為現代工業的重要組成部分。然而，生物過程的復雜性、多變性和固有的不確定性，一直是實現高效、穩定和優化的生産的巨大挑戰。傳統方法往往難以捕捉其精髓，甚至可能導緻效率低下、資源浪費甚至生産事故。正是在這樣的背景下，一門融閤瞭先進計算智能技術與生物過程工程的全新學科應運而生，它以前所未有的視角和能力，為生物過程的理解、監控和控製帶來瞭革命性的突破。 本書深入探討瞭如何利用尖端的計算智能技術，為生物過程的建模、實時監控和精準控製提供一套全麵而強大的解決方案。我們不僅僅關注理論的構建，更緻力於將這些先進技術轉化為切實可行的工程實踐，最終目標是幫助研究人員和工程師們駕馭錯綜復雜的生物係統，實現生産效率的飛躍、産品質量的提升以及可持續發展的目標。 第一部分：生物過程建模的新範式——計算智能的賦能 理解生物過程的內在機製是實現有效控製的前提。然而，生物過程往往涉及高度非綫性、多尺度、耦閤性和不確定性的動力學行為，這使得傳統的基於第一性原理的數學模型在描述和預測方麵顯得力不從心。計算智能技術，如神經網絡、模糊邏輯、進化算法等，以其強大的非綫性建模能力、對不確定性的容忍度以及從數據中學習的能力，為生物過程建模開闢瞭新的途徑。 神經網絡的深度解析與應用： 我們將詳細介紹各種神經網絡架構，包括前饋神經網絡、循環神經網絡（RNNs）、長短期記憶網絡（LSTMs）以及捲積神經網絡（CNNs），並深入探討它們在不同類型生物過程建模中的應用。例如，在發酵動力學建模中，RNNs和LSTMs能夠有效捕捉時間序列數據的依賴關係，預測細胞生長、産物生成等關鍵指標。CNNs則可以處理圖像數據，例如在微生物培養中，分析細胞形態和分布。本書將通過豐富的案例研究，展示如何構建、訓練和驗證這些模型，並討論模型解釋性、泛化能力以及數據需求等關鍵問題。 模糊邏輯的靈活性與推理能力： 模糊邏輯以其能夠處理模糊、不精確信息的能力，在模擬人類專傢的推理過程方麵具有獨特優勢。我們將探討如何將生物過程中的專傢知識和操作經驗轉化為模糊規則，構建基於模糊邏輯的生物過程模型。這對於那些難以精確量化或缺乏完整數據支持的過程尤為重要。例如，在細胞培養中，模糊邏輯可以用於描述不同環境條件下細胞的響應，實現對培養基組分和環境參數的靈活調控。 進化算法的優化與參數辨識： 進化算法，如遺傳算法（GA）、粒子群優化（PSO）等，以其全局搜索能力和魯棒性，在生物過程模型的參數辨識和優化方麵發揮著重要作用。傳統方法往往容易陷入局部最優，而進化算法能夠有效地搜索復雜參數空間，找到最優的模型參數。我們將展示如何利用這些算法來辨識非綫性模型中的復雜參數，優化模型結構，甚至設計最優的控製策略。 混閤模型的融閤與優勢互補： 認識到單一計算智能技術可能存在的局限性，本書還將重點介紹混閤模型的設計與應用。例如，將神經網絡的強大建模能力與模糊邏輯的推理能力相結閤，可以構建更強大、更具解釋性的模型。將進化算法用於優化神經網絡的結構和參數，可以進一步提升模型的性能。這些混閤模型能夠充分發揮不同技術的優勢，應對更復雜的生物過程挑戰。 第二部分：實時監控與狀態估計——洞察生物過程的脈搏 實時監控是確保生物過程安全、穩定運行的關鍵。然而，許多生物過程的關鍵變量，如細胞密度、代謝産物濃度、酶活性等，往往難以直接在綫測量，或者測量成本高昂、耗時。計算智能技術為解決這些“黑箱”問題提供瞭有效的手段，通過建立輸入-輸齣模型，可以從易於測量的傳感器數據中，實時估計齣這些難以直接測量的關鍵變量，實現對生物過程的“透視”。 數據驅動的狀態估計： 我們將深入研究如何利用曆史和實時傳感器數據，通過機器學習和統計建模技術，構建狀態估計器。這包括基於人工神經網絡的狀態估計，利用其非綫性映射能力，將傳感器信號與目標狀態變量關聯起來。同時，也將探討基於卡爾曼濾波（Kalman Filter）及其變種（如擴展卡爾曼濾波 EKF、無跡卡爾曼濾波 UKF）的狀態估計方法，這些方法能夠融閤模型信息和測量信息，提供比單獨使用模型或測量更準確的狀態估計。 異常檢測與故障診斷： 生物過程的運行受到各種外部乾擾和內部擾動的影響，可能導緻生産效率下降甚至發生安全事故。利用計算智能技術，我們可以構建高度敏感的異常檢測係統，實時監測生物過程的運行狀態，及時發現偏離正常操作範圍的跡象。一旦檢測到異常，還可以進一步結閤故障診斷技術，快速定位故障的根源，為操作人員提供及時的乾預建議。例如，通過分析發酵過程中溫度、pH、溶氧等多個傳感器數據的聯閤變化趨勢，可以提前預警潛在的微生物失活或發酵失控。 可視化與人機交互： 強大的監控係統離不開直觀的可視化界麵。本書將探討如何設計有效的可視化工具，將復雜的生物過程狀態以清晰易懂的方式呈現給操作人員。這包括實時趨勢圖、狀態儀錶盤、甚至基於三維模型的沉浸式可視化。良好的可視化不僅有助於操作人員快速理解過程狀態，更能促進人與係統的有效交互，提高決策的準確性和響應速度。 第三部分：精準控製與優化——駕馭生物過程的未來 精準控製是實現生物過程效率最大化、産品質量穩定以及成本最小化的終極目標。計算智能技術為設計更智能、更魯棒的控製器提供瞭豐富的工具。傳統的PID控製器在處理生物過程的非綫性、時變和不確定性方麵往往存在局限，而基於計算智能的控製器能夠更好地適應復雜多變的工況。 模型預測控製（MPC）的進化： 模型預測控製（MPC）是一種先進的控製策略，它利用過程模型對未來進行預測，並優化控製輸入以實現預期的性能目標。我們將探討如何將計算智能模型，如神經網絡模型，集成到MPC框架中，構建基於數據驅動模型的MPC（Data-driven MPC）。這種方法能夠顯著提升MPC在處理復雜非綫性係統時的性能，尤其在生物過程中，可以實現對多個耦閤變量的協調控製。 強化學習在控製中的突破： 強化學習（RL）是一種能夠通過與環境交互學習最優策略的機器學習方法。近年來，強化學習在機器人控製、自動駕駛等領域取得瞭巨大成功，其潛力在生物過程控製領域也日益凸顯。本書將介紹如何將強化學習技術應用於生物過程的自適應控製，讓控製器能夠自主學習並優化控製策略，以應對不可預測的擾動和操作條件的變化。例如，在連續細胞培養中，強化學習可以用於動態調整進料速率和稀釋率，以維持細胞處於最佳生長狀態。 多目標優化與魯棒控製： 生物過程的控製目標往往是多方麵的，例如同時追求最高産量、最短發酵時間、最低能耗以及最高産品純度。我們將探討如何利用計算智能技術，實現對多個相互衝突的目標進行協同優化。此外，生物過程往往受到各種隨機擾動的影響，因此魯棒性至關重要。本書將介紹如何設計魯棒控製器，即使在存在較大的不確定性和擾動的情況下，也能保持良好的控製性能。 人機協同的智能控製： 盡管計算智能技術能夠實現高度自動化，但人類專傢的經驗和判斷仍然是不可或缺的。我們將探討如何構建人機協同的智能控製係統，將計算智能的強大計算和分析能力與人類的直覺、經驗和創造力相結閤。這可以通過人機界麵的設計、專傢知識的集成以及人機決策的協調來實現，最終實現比純粹自動化或純粹人工控製更優的整體性能。 結語 本書的齣版，旨在為生物過程工程領域的研究人員、工程師以及相關領域的學生提供一個全麵而深入的視角，理解計算智能技術如何以前所未有的方式賦能生物過程的建模、監控和控製。我們堅信，通過掌握這些先進的工具和方法，我們能夠更深刻地理解生物的復雜性，更有效地駕馭生命的力量，為人類社會的可持續發展貢獻更多的智慧和力量。這本書將成為您探索智能生物過程世界的寶貴指南。

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