|
ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
ИСТИНА ИНХС РАН |
||
Моделирование биотехнологических процессов с использованием математического аппарата искусственных нейронных сетейстатья
Статья опубликована в журнале из списка RSCI Web of Science
Статья опубликована в журнале из перечня ВАК- Авторы: Дударов С.П., Макляев И.В., Леметюйнен Ю.А., Гусева Е.В., Кареткин Б.А., Евдокимова С.А.
- Журнал: Программные продукты и системы
- Том: 37
- Номер: 1
- Год издания: 2024
- Первая страница: 113
- Последняя страница: 121
- Аннотация: Данная работа посвящена изучению и применению нейросетевых технологий и инструментов математического моделирования и компьютерного анализа в области биотехнологических процессов. Рассмотрены задачи моделирования процессов, возникающих при функционировании кишечной микрофлоры, то есть микроорганизмов, которые обитают в кишечнике человека и выполняют ряд важных функций для его здоровья. Для получения необходимых данных и построения моделей использованы различные показатели, собранные в ходе экспериментов с использованием ферментера. Исследования проводились при различных начальных условиях, то есть при разных концентрациях микроорганизмов и питательного субстрата, а также при различных компонентах среды. На полученных данных были сформированы две выборки – обучающая и тестовая. В качестве метода исследования выбрано нейросетевое моделирование. На основе обучающей и тестовой выборок проведено обучение нейросетевых моделей, которые затем были проверены на точность. В качестве структуры нейронной сети использован двухслойный перцептрон. В ходе работы получено специальное ПО, которое позволяет проводить нейросетевое моделирование биотехнологических процессов и получать математическое описание метаболических процессов бифидобактерий. С его помощью изучена взаимосвязь между исходными условиями, условиями, возникающими в процессе ферментации, и собственно метаболизмом бифидобактерий. Результаты моделирования подтвердили высокую эффективность и возможность применения нейросетевого подхода для моделирования биотехнологических процессов, а также перспективность использования нейросетевых моделей в рассмотренной предметной области. Благодаря своей универсальности и способности к обучению нейронные сети могут успешно применяться для анализа и описания протекания сложных процессов, в частности, метаболизма кишечной микрофлоры. Разработанное программно-алгоритмическое обеспечение позволяет получать модели, обладающие высокой точностью и надежностью. Это, в свою очередь, может быть использовано для разработки новых методов контроля и оптимизации биотехнологических процессов, а также для создания систем поддержки принятия решений. Таким образом, исследование, представленное в данной работе, имеет большую практическую значимость для развития методов моделирования и анализа биотехнологических процессов, что может играть важную роль для развития многих областей биотехнологии, включая производство бифидобактерий для пищевой промышленности и создание новых лекарственных препаратов.
- Добавил в систему: Уварова Анастасия Анатольевна