AI预测指导的γ-PGA发酵培养基智能配方系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了AI预测指导的γ‑PGA发酵培养基智能配方系统，包括数据采集模块、AI预测模型模块、配方优化模块、执行控制模块和用户界面模块；所述数据采集模块用于采集收集历史发酵数据，包括培养基成分、发酵条件以及γ‑PGA产量，之后再对数据进行对数据进行清洗和归一化处理；所述AI预测模型模块用于准确预测不同培养基配方及发酵条件下的γ‑PGA产量。本发明专利技术设置通过采用AI预测指导的γ‑PGA发酵培养指导，优化培养基配方及发酵条件，显著提高了γ‑PGA的产量，同时还可实现培养基配方及发酵条件的自动化优化和发酵过程的智能化控制，提高生产效率和产品质量。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及生物发酵工程，尤其涉及ai预测指导的γ-pga发酵培养基智能配方系统及方法。

技术介绍

1、γ-聚谷氨酸（γ-pga）是一种由微生物发酵产生的高分子胞外氨基酸聚合物，具有多种优良特性，广泛应用于食品、医药、环保、化妆品和农业等多个领域。然而，目前γ-pga的生产成本较高，产量较低，主要限制因素之一是发酵培养基的配方优化。传统的培养基配方优化方法耗时长、效率低，难以满足工业化生产的需求。随着人工智能技术的发展，利用ai技术预测并优化发酵培养基的配方成为可能。

技术实现思路

1、本专利技术提供了ai预测指导的γ-pga发酵培养基智能配方系统及方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。

2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：

3、ai预测指导的γ-pga发酵培养基智能配方系统，包括数据采集模块、ai预测模型模块、配方优化模块、执行控制模块和用户界面模块；

4、所述数据采集模块用于采集收集历史发酵数据，包括培养基成分、发酵条件以及γ-pga产量，之后再对数据本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.AI预测指导的γ-PGA发酵培养基智能配方系统，其特征在于，包括数据采集模块、AI预测模型模块、配方优化模块、执行控制模块和用户界面模块；

2.根据权利要求1所述的AI预测指导的γ-PGA发酵培养基智能配方系统，其特征在于，所述AI预测模型模块基于迁移学习和物理可解释的小样本AI工业自动控制系统构建，采用深度学习框架实现，能够准确预测不同培养基配方及发酵条件下的γ-PGA产量。

3.根据权利要求1所述的AI预测指导的γ-PGA发酵培养基智能配方系统，其特征在于，所述配方优化模块结合的优化算法包括遗传算法、粒子群优化算法。

4.根据权利要求1所述的A...

【技术特征摘要】

1.ai预测指导的γ-pga发酵培养基智能配方系统，其特征在于，包括数据采集模块、ai预测模型模块、配方优化模块、执行控制模块和用户界面模块；

2.根据权利要求1所述的ai预测指导的γ-pga发酵培养基智能配方系统，其特征在于，所述ai预测模型模块基于迁移学习和物理可解释的小样本ai工业自动控制系统构建，采用深度学习框架实现，能够准确预测不同培养基配方及发酵条件下的γ-pga产量。

3.根据权利要求1所述的ai预测指导的γ-pga发酵培养基智能配方系统，其特征在于，所述配方优化模块结合的优化算法包括遗传算法、粒子群优化算法。

4.根据权利要求1所述的ai预测指导的γ-pga发酵培养基智能配方系统，其特征在于，所述执行控制模块用于自动控制发酵设备的运行，包括补料速率、通气量、搅拌转速、ph值调节。

5.根据权利要求1所述的ai预测指导的γ-pga发酵培养基智能配方系统，其特征在于，所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：王超，
申请(专利权)人：王超，
类型：发明
国别省市：