AI驱动的生物制造物联网技术研究–GAN数据生成算法开题报告

1. 研究目的与意义（文献综述包含参考文献）

文 献 综 述1. 前言近年来，随着人们对资源与环境问题的日益关注，利用微生物生产脂肪酸及其衍生物以代替传统化石和动植物来源的相应产品得到了广泛关注，解脂耶氏酵母(yarrowia lipolytica)油脂含量甚至能够超过其自身细胞干重的80%以上[1]。

而解脂耶氏酵母产出油脂的最优条件目前仍然是困扰研究人员的一个关键性问题，通过生物实验测量得出结果要浪费大量的时间和资源。

在以往的研究中，将生物实验与人工智能相结合的实践屡见不鲜。

2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案

利用解脂耶氏酵母高效率地产出油脂不仅对生物学来说是一个重大成功，而且对我国的能源产业也会产生一定的影响。

如何利用gan来对实验所得的数据进行数据增强，进而提供充足数据来训练葡萄糖补料时间点的软测量模型是本课题的研究重点。

本课题基于gan设计生物制造数据生成算法，首先对所有的变量进行相关性分析，得到与葡萄糖浓度相关度最高的两个变量作为辅助变量；然后利用gan进行数据扩增，利用扩增后的所有数据建立补料曲线数据库，分析不同情形下补料曲线数据库的使用情况；利用生成的补料曲线为发酵过程中葡萄糖补料时间点的软测量模型训练奠定基础。