摘　　　要：針對青霉素發酵過程中菌體濃度、基質濃度、產物濃度等關鍵參量難以直接測量的難題，將逆系統方法與動態遞歸模糊神經網絡（ＤＲＦＮＮ）相結合，提出一種基于動態遞歸模糊神經逆的青霉素發酵軟測量方法。在證明了系統可逆的條件下，得到系統的逆模型；再應用ＤＲＦＮＮ網絡所具有的自學習，自適應能力以及對任意非線性的逼近能力，對該模型進行了辨識，并將辨識好的逆模型串聯在發酵系統之后，能夠實現發酵系統的“線性化”。仿真結果表明，該方法能夠對青霉素發酵過程中不可在線測量...