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诺西肽作为一种新型的非吸收性饲料添加剂,具有广阔的市场前景。本文基于神经网络和智能优化方法,对诺西肽发酵过程建模与优化问题进行了深入的研究。对于发酵过程中生物参数,机理模型是通过对实际过程的简化得到的,只能得出参数的变化趋势难以保证测量精度；神经网络是针对样本数据的建模,能够精确地拟合发酵过程,但是由于其对数据的依赖性,使得模型的泛化能力难以提高。在分析了发酵过程及神经网络建模的基础上,本文提出了一种基于改进RBF神经网络和机理模型的混合建模方法。通过Matlab仿真验证,证明了混合模型具有