网站原创摘 要 ：为进一步优化同步糖化发酵（S）工艺,在经典发酵动力学的基础上,总结出S工艺中的还原糖变化方程,并采用自适应粒子群优化（PSO）算法进行茵体生长、产物生成以及还原糖消耗的模型参数辨识.通过比较分析线性和非线性动态变化惯性权重的自适应PSO算法在动力学参数辨识过程中的优劣,确定了非线性方法的快速收敛特性.结果表明：模型的拟合值与实验数据比较接近,即利用这些模型来反映此S过程的机理具有一定的准确性和可靠性；通过非线性动态变化惯性权重的自适应PSO算法进行参数辨识具有一定的可行性和推广性,也为模型参数辨识提供了一种新思路.
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关 键 词 ：粒子群优化算法；同步糖化发酵；非线性变化惯性权重；发酵动力学方程；参数辨识