Deep Koopman-VAE Based Process Monitoring for Industrial Biosystems

水准点(测量) 计算机科学 过程(计算) 非线性系统 人工神经网络 理论(学习稳定性) 残余物 操作员(生物学) 分解 数据挖掘 人工智能 机器学习 算法 生态学 生物化学 化学 物理 大地测量学 量子力学 抑制因子 生物 转录因子 基因 地理 操作系统
作者
Yanhui Liu,Saiwei Wang,XU Libin
标识
DOI:10.1109/icdsca59871.2023.10392464
摘要

Industrial biosystem (IBS) applies biological principles and technologies to the industrial sector, encompassing bioreactors, fermenters, and biosensors. It is extensively employed in the pharmaceutical, food, and chemical industries. Ensuring the stability of IBS is crucial to maintaining production quality, and thus, real-time and accurate monitoring is necessary. Generally, monitoring involves detecting changes in the quantity of molecules to determine whether the system is relatively stable. However, due to the complexity, non-linearity and remarkable intrinsic uncertainties of IBS, process monitoring can be challenging. To tackle this issue, we propose an innovative, entirely data-driven detecting and monitoring technology that combines Koopman theory and deep neural networks to effectively analyze the nonlinear dynamical system. We use the spectral decomposition of the Koopman operator, often through Dynamic Mode Decomposition (DMD), for state prediction. Additionally, we employ a neural network to identify nonlinear observation basis functions. The optimal residual sequence is analyzed using probability graphs to enable real-time monitoring. The effectiveness of our approach is demonstrated through testing on two canonical gene expression systems, characterized by intrinsic stochastic dynamics, providing a unique benchmark for comparing performance across diverse process monitoring algorithms, thereby extending the contributions of this paper.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
JamesPei应助专注的白柏采纳,获得10
刚刚
YHY发布了新的文献求助10
2秒前
好吃发布了新的文献求助10
2秒前
拾光完成签到,获得积分10
3秒前
long完成签到 ,获得积分10
3秒前
天天向上发布了新的文献求助10
4秒前
6260完成签到,获得积分10
4秒前
pcr163应助linhanwenzhou采纳,获得50
5秒前
5秒前
酷酷元风完成签到,获得积分10
6秒前
7秒前
天才幸运鱼完成签到,获得积分10
7秒前
8秒前
8秒前
粥游天下完成签到,获得积分10
9秒前
jcc完成签到,获得积分10
9秒前
哈哈哈哈完成签到,获得积分10
9秒前
lighthouse完成签到,获得积分10
10秒前
平凡中的限量版完成签到,获得积分10
10秒前
大伟完成签到,获得积分10
10秒前
long关注了科研通微信公众号
11秒前
懵懂的毛豆完成签到,获得积分10
11秒前
zzcherished发布了新的文献求助10
11秒前
zyq发布了新的文献求助10
11秒前
我是老大应助哦哦哦采纳,获得10
12秒前
YHY完成签到,获得积分10
12秒前
12秒前
天天呼的海角完成签到,获得积分10
15秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
18秒前
18秒前
18秒前
jiangcai完成签到,获得积分10
19秒前
Cherry完成签到,获得积分10
21秒前
正能量的可可可完成签到,获得积分10
21秒前
tuo zhang发布了新的文献求助10
24秒前
草莓养乐多完成签到 ,获得积分10
24秒前
糊涂完成签到,获得积分10
24秒前
哦哦哦发布了新的文献求助10
24秒前
in完成签到 ,获得积分10
25秒前
pilot完成签到,获得积分10
27秒前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Handbook of Industrial Diamonds.Vol2 1100
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038368
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3576068
关于积分的说明 11374313
捐赠科研通 3305780
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819322
邀请新用户注册赠送积分活动 892672
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815029