微生物发酵是生化工程和现代生物技术及其产业化的基础。发酵过程控制和优化直接影响着发酵的产量和质量，对其研究具有重要的理论意义和应用价值。发酵过程是时变、非线性、带约束的多输入多输出复杂系统，涉及生命体的生长繁殖，机理十分复杂，难以通过机理分析建立发酵过程控制和优化模型。人工智能技术具有自学习、自适应和自组织的功能，为发酵过程控制和优化建模提供了一条有效的途径。 本文以酵母发酵生产谷胱甘肽过程中的乙醇浓度为对象，针对发酵系统时变、非线性、参数间存在交叉耦合的特点，应用人工智能技术，研究乙醇浓度的智能测控方法；建立了基于神经网络的乙醇浓度软测量模型，实现乙醇浓度在线高精度检测；结合模糊理论，设计了用于酵母发酵系统乙醇浓度控制的模糊控制器。 仿真实验结果表明，所建立的乙醇浓度软测量模型能以一定的精度实现乙醇浓度的在线检测；所设计的乙醇浓度模糊控制器能够用于酵母发酵过程，具有较好的控制效果。