This HTML5 document contains 50 embedded RDF statements represented using HTML+Microdata notation.

The embedded RDF content will be recognized by any processor of HTML5 Microdata.

Namespace Prefixes

PrefixIRI
dctermshttp://purl.org/dc/terms/
n13http://localhost/temp/predkladatel/
n10http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/riv/tvurce/
n12http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/
n17http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/zamer/
shttp://schema.org/
n5http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/
skoshttp://www.w3.org/2004/02/skos/core#
n2http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/vysledek/
rdfhttp://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#
n18http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/vysledek/RIV%2F60461373%3A22340%2F04%3A00011263%21RIV08-MSM-22340___/
n6http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/klicoveSlovo/
n15http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/duvernostUdaju/
xsdhhttp://www.w3.org/2001/XMLSchema#
n16http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/aktivita/
n7http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/jazykVysledku/
n11http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/obor/
n8http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/druhVysledku/
n14http://reference.data.gov.uk/id/gregorian-year/

Statements

Subject Item
n2:RIV%2F60461373%3A22340%2F04%3A00011263%21RIV08-MSM-22340___
rdf:type
skos:Concept n12:Vysledek
dcterms:description
This paper deals with the design of a neural network-based biomass concentration estimation system. This system is enhanced by the incorporation of information about the actual metabolism of the microorganism cultivated, which is taken from an on-line knowledge-based system. Two different design approaches have been investigated using the fed-batch cultivation of bakers yeast as the model process. In the first, metabolic state (MS) data were passed as additional input to the neural network; in the second, these data were used to select a neural network suitable for the specific MS. Two neural network types - feed-forward (Levenberg-Marquardt) and cascade correlation - were applied to this system and tested, and the performances of these neural networks were compared. This paper deals with the design of a neural network-based biomass concentration estimation system. This system is enhanced by the incorporation of information about the actual metabolism of the microorganism cultivated, which is taken from an on-line knowledge-based system. Two different design approaches have been investigated using the fed-batch cultivation of bakers yeast as the model process. In the first, metabolic state (MS) data were passed as additional input to the neural network; in the second, these data were used to select a neural network suitable for the specific MS. Two neural network types - feed-forward (Levenberg-Marquardt) and cascade correlation - were applied to this system and tested, and the performances of these neural networks were compared. Tento příspěvek se zabývá popisem návrhu systému pro odhad koncentrace biomasy na bázi neuronové sítě. Charakteristickým rysem tohoto systému je využití informace o okamžitém metabolismu kultivovaného mikroorganismu odvozovaného v režimu on-line znalostním systémem. Na modelovém procesu přítokované kultivace pekařského droždí jsou zkoušeny dvě ruzné návrhové varianty. Při první variantě je údaj o metabolickém stavu použit jako doplňkový vstup do neuronové sítě, v druhé variantě jsou informace o metabolickém stavu užity pro výběr vhodné neuronové sítě, kde každá z nich je určena pro specifický metabolický stav. Byly užity dva různé typy neuronových sítí - dopředná (Levenberg-Marquardt) a na bázi kaskádní korelace. Systémy založené na kombinacích uvedených typů neuronových sítí a architektur pro využití informace o metabolickém stavu byly testovány na experimentálních datech.
dcterms:title
On-line estimation of biomass concentration using a neural network and information about metabolic state Odhadování koncentrace biomasy pomocí neuronové sítě s využitím informací o metabolickém stavu kultury v režimu on-line On-line estimation of biomass concentration using a neural network and information about metabolic state
skos:prefLabel
On-line estimation of biomass concentration using a neural network and information about metabolic state Odhadování koncentrace biomasy pomocí neuronové sítě s využitím informací o metabolickém stavu kultury v režimu on-line On-line estimation of biomass concentration using a neural network and information about metabolic state
skos:notation
RIV/60461373:22340/04:00011263!RIV08-MSM-22340___
n5:strany
9-15
n5:aktivita
n16:Z n16:R
n5:aktivity
R, Z(MSM 223400007)
n5:cisloPeriodika
1
n5:dodaniDat
n14:2008
n5:domaciTvurceVysledku
n10:1848704 n10:5814480 n10:3430367 n10:5786002
n5:druhVysledku
n8:J
n5:duvernostUdaju
n15:S
n5:entitaPredkladatele
n18:predkladatel
n5:idSjednocenehoVysledku
577984
n5:idVysledku
RIV/60461373:22340/04:00011263
n5:jazykVysledku
n7:eng
n5:klicovaSlova
Biomass estimation; Neural network; Metabolic state; Bakers yeast; Software sensor
n5:klicoveSlovo
n6:Neural%20network n6:Bakers%20yeast n6:Software%20sensor n6:Biomass%20estimation n6:Metabolic%20state
n5:kodStatuVydavatele
DE - Spolková republika Německo
n5:kontrolniKodProRIV
[FC1AFCD1E0D8]
n5:nazevZdroje
Bioprocess and Biosystems Engineering
n5:obor
n11:EI
n5:pocetDomacichTvurcuVysledku
4
n5:pocetTvurcuVysledku
4
n5:rokUplatneniVysledku
n14:2004
n5:svazekPeriodika
27
n5:tvurceVysledku
Vovsík, Jaroslav Náhlík, Jan Vaněk, Martin Hrnčiřík, Pavel
n5:zamer
n17:MSM%20223400007
s:issn
1615-7591
s:numberOfPages
7
n13:organizacniJednotka
22340