论文摘要
为了进一步提高三孢布拉霉高产突变株的番茄红素产量,本研究基于BP神经网络和遗传算法对发酵培养基的组成进行了优化。比较不同碳源、氮源、植物油对番茄红素产量和生物量的影响,确定最佳碳源、氮源和植物油。利用49组样本数据,建立以玉米粉、玉米浆、大豆油、磷酸二氢钾、硫酸镁为输入变量,番茄红素体积产量为输出变量的BP神经网络,并以建好的BP神经网络模型为适应度函数,利用遗传算法进行寻优。经过优化,得出番茄红素最大预测产量为1.27 g/L,经验证,与实际产量误差在5%以内,较优化前提高了31.6%。此时,玉米粉、玉米浆干粉、大豆油、磷酸二氢钾、硫酸镁的质量浓度分别为41.2、8.93、26.5、1.39、0.46 g/L。因此,BP神经网络结合遗传算法是番茄红素发酵培养基优化的有力工具,番茄红素产量显著提高。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 王强,冯玲然,余晓斌
关键词: 神经网络,遗传算法,番茄红素,三孢布拉霉
来源: 食品与生物技术学报 2019年02期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅰ辑
专业: 一般化学工业
单位: 河南师范大学生命科学学院,江南大学生物工程学院
基金: 河南省高等学校重点科研项目(16A180029),河南师范大学博士启动课题资助(qd15177)
分类号: TQ920.6
页码: 111-119
总页数: 9
文件大小: 1945K
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