一种基于人工智能的菌株培养监控方法及系统

本发明公开了一种基于人工智能的菌株培养监控方法及系统，涉及数据处理技术领域，包括如下步骤：采集发酵过程中的多维原始数据并进行预处理构建多维特征数据集；通过多维特征数据训练双向LSTM模型获取高维特征向量；通过稀疏自编码技术对高维特征向量进行降维处理得到低维特征向量，通过相位映射和极限学习机对低维特征向量进行处理得到目标分类结果；基于低维特征向量和目标分类结果构建马尔可夫决策模型，通过强化学习算法求解马尔可夫决策模型获取最优调节策略。本方案实现基于人工智能的菌株培养智能监控与精准调控，克服传统方法在数据利用、阶段适应性和模型泛化能力上的不足，提升菌株培养的智能化水平和生产效能。