基于神经网络对枯草芽孢杆菌富硒过程的建模研究

发布时间：2017-10-23 14:41

  本文关键词：基于神经网络对枯草芽孢杆菌富硒过程的建模研究

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【摘要】：本文通过神经网络和响应面法建模,研究温度、pH、氯化钠浓度和硒浓度对预测枯草芽孢杆菌的生长,碱性蛋白酶活和富硒的影响。将径向基(Radial Basis Function,RBF)神经网络和反向传播(Back Propagation,BP)神经网络这两种类型的网络,与响应面法作比较。同时,使用遗传算法优化神经网络的内部结构。通过灵敏度分析发现枯草芽孢杆菌的生物量以及碱性蛋白酶活性的变化与氯化钠浓度的变化密切相关,并且温度的变化也影响碱性蛋白酶的活性,而亚硒酸钠的浓度是影响富硒最重要的参数。通过比较实测值和预测值发现:用BP网络所预测的结果比RBF网络和响应面法更加准确。遗传算法-神经网络方法提供了一个可靠的软件工具来预测枯草芽孢杆菌的富硒过程,为实际的规模化生产奠定理论基础。
【作者单位】： 湖北工业大学生物工程与食品学院;湖北省阿克瑞德检验检测有限公司;
【关键词】： 神经网络 枯草芽孢杆菌 富硒 响应面 优化
【基金】：国家自然青年科学基金资助项目(31601455) 湖北省自然科学基金项目(2015CFB679)
【分类号】：Q93;TP183
【正文快照】： 硒(Selenium,Se)是一种人体必需的微量元素[1],缺硒是发生克山病以及大骨节病的重要原因[2],而过量的摄入硒会引发硒中毒,补充适量的硒能提高人体的免疫力,并具有抗癌、抗衰老等作用[3]。硒也存在于天然食品当中,然而其中的硒含量普遍较少[4],且无机硒的毒性比较高,不易被人体

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本文编号：1083919