利用神经网络对L-缬氨酸发酵建模

根据L-缬氨酸发酵过程的实验数据,利用BP神经网络进行训练,建立实验模型,实时获取生化变量的预测值并进行验证.结果表明,运用BP神经网络对L-缬氨酸发酵过程进行模拟,所建立的模型能比较精确地模拟菌体生长、底物消耗及发酵产酸过程的变化,可以为L-缬氨酸发酵生产过程提供动态模拟,具有重要的实用价值.     

重组毕赤酵母表达期菌体浓度的软测量模型

建立了用于在线估计高密度重组毕赤酵母培养过程中处于表达阶段的菌体密度软测量模型。分别对比了基于遗传算法（GA）的动力学软测量模型以及基于人工神经网络（ANN）的软测量模型，并对神经网络软测量模型的拓扑结构以及训练参数进行了初步探讨。当采用基于遗传算法（GA）的动力学模型，模型拟舍值的最大误差为7．63％；在采用神经网络软测量技术时，选取合适的模型结构和输入参数，最大误差为3．12％，而且软测量模型可以很好地反映菌体浓度实时变化趋势。该研究结果表明，在酵母细胞的高密度培养过程中采用基于神经网络的软测量模型具有较高的准确度，可以较好地实时反映发酵过程中菌体浓度的变化。     

BP神经网络在酒精发酵过程建模的应用

运用BP神经网络对酒精的发酵过程进行建模并预测，所建立的模型能够比较精确地模拟菌体生长，底物浓度消耗，以及发酵酒精度等过程的变化。结果表明，基于BP神经网络酒精发酵过程的模拟与预测是实现酒精发酵在线监测的一种可行的手段。     

洋葱伯克霍尔德菌产脂肪酶的条件研究

以课题组从海鳗肠道内容物中筛选获得的洋葱伯克霍尔德菌ZF-16为试验菌株,采用单因素试验和均匀设计试验对其培养基成分和发酵条件进行研究,得到优化的产酶条件为:玉米淀粉0.5%,蛋白胨3.0%,橄榄油10.0%(体积分数),MgSO_4·7H_2O 0.05%,K_2HPO_40.1%,培养基初始pH 6.0~7.0;培养温度30℃,摇床转速120r/min,装液量50 m L/250 m L,接种量2%(体积分数),接种龄18 h,发酵时间68 h。在此条件下发酵,洋葱伯克霍尔德菌ZF-16的脂肪酶活力为72.59 U/m L,较优化前(12.71 U/m L)提高了4.71倍。     

洋葱对流干燥特性及其神经网络模型的建立

洋葱具有很高的营养价值,国内外对洋葱干制品的需求量也越来越大.以云南产的黄皮洋葱为研究对象,设置50、60和70℃三个热风温度,每个温度条件下设1.30、0.87和0.65 m/s三个风速水平,对横向切片厚约为4 mm的洋葱丝的干燥特性进行研究.结果表明:洋葱干燥过程的恒速阶段不明显;在本试验设定的条件下,热风温度对干燥速率的影响较风速显著.利用MATLAB软件建立洋葱干燥过程的神经网络模型,并与Page模型进行比较,结果表明:BP神经网络模型对洋葱实际干燥过程的预测精度比Page模型高.     

产脂肪酶海洋微生物的筛选、鉴定及酶学性质研究

目的:从海洋来源样品中筛选脂肪酶产生菌,并对其进行鉴定和酶学性质研究。方法:以橄榄油为唯一碳源,采用固体平板变色圈观察法筛选脂肪酶产生菌。利用16S r DNA序列分析对其进行鉴定,并对脂肪酶酶学性质进行研究。结果:从海鳗和鲍鱼肠道内容物以及平潭海域、北极和盐湖泥样5个样品中共分离筛选出22株脂肪酶产生菌,其中ZF-16菌株产酶能力较强,根据其形态特征及16S r DNA序列分析鉴定为洋葱伯克霍尔德菌。其酶学性质研究表明,该脂肪酶最适反应p H为9.0,在p H 5.0~10.0范围稳定;最适反应温度75℃,当温度小于40℃时较稳定;低浓度(1 mmol/L)的Na+和K+对脂肪酶的活性有激活作用,Zn2+对脂肪酶有强烈的抑制作用;对C4~C18均有降解作用,尤其对中长链的三辛酸甘油酯(C8)具有较强的降解能力。结论:从海洋来源的样品中筛选到产脂肪酶能力较强的细菌ZF-16菌株,经鉴定为洋葱伯克霍尔德菌。其所产脂肪酶为碱性高温脂肪酶,对C4~C18底物有降解作用,可用于食品烘焙、废纸脱墨和造纸脱胶工业。     

基于神经网络和遗传算法培养基优化的发酵经济学

利用目前较为先进的神经网络(ANN)和遗传算法结合(GA)的优化方法,通过以6种培养基组成为输入,亚硝酸盐氧化菌的活性与培养基成本之比的"性价比"为输出,构建结构为6-8-1 BP神经网络的非线性的非结构模型,并以该模型为遗传算法的目标函数,进行遗传算法的全局寻优,优化得到具有最高"性价比"的培养基组成.结果表明,基于神经网络和遗传算法能较好地对培养基进行优化,并实现对发酵经济学的初步研究.通过优化,得到亚硝酸盐氧化菌的最佳培养基组成为:NaNO2 2.390 g/L, KH2PO4 1.355 g/L, MgSO4 0.019 g/L, NaCl 0.031 g/L, NaHCO3 4.373 g/L, FeSO4 0.005 g/L,其最优"性价比"为8.705,比初始的6.835提高了27.36%.     

神经元网络用于纸浆高锰酸钾值的软测量

采用变速率BP学习方法的神经元网络用于蒸煮过程的建模，以实现对P值的软测量，并与Chari模型进行比较，结果表明这种基于神经网络建模的软测量可明显提高测量精度。     

酵母流加发酵过程中模糊神经网络的优化

利用模糊神经网络构建了酵母流加发酵过程的网络模型.通过建立优化子网络,探讨了不同时刻的最佳底物浓度.在模拟网络的基础上,利用遗传算法对流加策略进行了优化研究.     

洋葱伯克霍尔德氏菌Lu10-1脂肪酶的异源表达

通过PCR扩增出洋葱伯克霍尔德氏菌Lu10-1脂肪酶基因,将基因片段分别克隆到大肠杆菌、毕赤酵母和枯草杆菌的表达载体,转入表达菌株中。结果表明,重组脂肪酶在大肠杆菌中主要以包涵体形式表达,在毕赤酵母中未有表达,而在枯草杆菌中实现了胞外分泌表达,测得发酵上清液酶活为13.8 U/m L。对重组枯草杆菌发酵条件进行了摇瓶初步优化和3 L的反应器分批培养。当以TB为出发培养基,初始p H 6.5,温度为37℃时,在3 L的发酵罐上最终酶活达到34.5 U/m L,是野生菌表达量的4.2倍。     

微生物生长过程中菌体浓度的软测量

菌体浓度是微生物生长过程中关键的质量指标 .作者利用RBF神经网络建立了微生物生长过程中菌体浓度的软测量模型 ,探讨了软测量模型的动态校正方法 ,通过仿真验证了该方法的有效性 .     

一类生物发酵过程的非线系统建模方法

针对生物发酵过程模型难以建立的问题，提出了一种非线性系统的建模方法．基于非线性自回归滑动平均(NARMAX)模型，设计了用径向基神经网络取代NARMAX模型中的映射的NN-NARMAX模型，用遗传算法确定NARMAX模型中的延时参数以及神经网络输出滤波的参数．应用该算法建立了啤酒发酵罐温度控制模型，和Elman神经网络对比实验表明，该模型的控制精度较高，能够较好地解决生物发酵过程控制温度建模的问题．     

In vitro construction and screening of a Burkholderia cepacia lipase library using single-molecule PCR and cell-free protein synthesis

A mutant library of Burkholderia cepacia lipase KWI-56 was constructed on microplates by a cell-free process and tested with a chromogenic assay. This high-throughput construction system can be used to screen mutant proteins based on their catalytic activity.     

高效产脂肪酶菌株Burkholderia cepacia C1产酶条件优化

从油菜地土壤中分离到一株高效产脂肪酶菌株C1,经鉴定为Burkholderia cepacia。为了进一步提高C1 脂肪酶的产量,对其产酶的发酵条件进行优化。首先采用单因子试验筛选出最佳碳源为麸皮,最佳氮源为蛋白胨。通过Plackett-Burman 设计对发酵产酶的11 个相关因子进行试验,筛选出3 个主效因子,即蛋白胨质量浓度、橄榄油质量浓度及装液量。利用Box-Behnken 试验设计和响应曲面法分析确定主效因子的最优水平,得出产脂肪酶菌株C1 的最优产酶条件：1.50g/100mL 麸皮、1.05g/100mL 蛋白胨、1.63g/100mL 橄榄油、0.2g/100mL K2HPO4、0.05g/100mL MgSO4、初始pH 值为7.0、装液量为30mL。在优化条件下30℃,180r/min 培养72h,脂肪酶活力达到89.65U/mL,比未优化前的28.50U/mL 提高了2.15 倍。     

纸浆洗涤过程建模及多目标优化

纸浆洗涤过程是一个影响因素多、延时大的非线性过程。基于神经网络和最小二乘法建立了洗后浆残碱和首段黑液波美度的软测量模型,并从优质,高产,低耗三方面对洗涤过程进行了多目标优化。计算机仿真和现场数据比较表明,残碱和黑液波美度软测量模型预估性良好,多目标优化不仅保证了洗涤质量,并且大幅提高了纸浆洗涤系统的出浆量。     

洋葱假单胞菌乳糖酸发酵条件的优化

以选育的洋葱假单胞菌NTG-15-03为生产菌株,通过单因素和回归正交设计试验考察菌株种龄、接种量、发酵时间、发酵液初始pH值对乳糖酸产量的影响。结果表明：在pH7.0、种龄24h、接种量2%、发酵时间106h的条件下,该菌株的乳糖酸产量为10.08g/L。     

基于集成多支持向量回归融合的上浆率在线软测量方法

现有浆纱过程上浆率的检测无法实现实时在线测量,直接影响纱线产品质量的保障。本文提出一种新的基于Bagging多SVR融合的建模方法,建立上浆率在线软测量模型。首先对浆纱过程进行分析,确定影响上浆率的主要因素。将这些主要因素作为模型的输入,用不同的核函数、损失函数和参数建立基本SVR模型。使用Bagging将多个SVR模型进行融合,使他们的优势进行互补,不足得以克服,得到最终的上浆率在线软测量模型。使用实际生产数据对模型进行检验,并将其与传统软测量方法进行比较,结果表明基于Bagging多SVR融合的上浆率在线软测量模型的性能优于传统软测量模型,并具有较高的测量精度,完全能够满足实际生产的需要。     

利用伯克霍尔德氏菌脂肪酶富集裂壶藻油脂中的二十二碳六烯酸

目的：研究伯克霍尔德氏菌胞外脂肪酶对裂壶藻油脂中二十二碳六烯酸（docosahexaenoic acid,DHA）的富集作用。方法：用三丁酸甘油酯平板筛选法,筛选产脂肪酶的细菌;以对硝基苯月桂酸酯为底物,对筛选得到的伯克霍尔德氏菌脂肪酶的酶学性质进行研究;用该脂肪酶水解裂壶藻油脂,通过气相色谱法测定酶解后水相和有机相的脂肪酸组成来研究其对裂壶藻油脂DHA的富集作用。结果：从广州的泥土样品中分离获得一株高产胞外脂肪酶的伯克霍尔德氏菌,在产酶培养基中30 ℃、200 r/min的条件下培养40 h后,脂肪酶酶活力达到最大值70 U/mL。脂肪酶粗酶液酶活性的最适温度为45 ℃,最适pH值为8.5。该菌的脂肪酶对裂壶藻油脂中的DHA有一定的富集作用,能够使油脂中DHA占总脂肪酸的质量分数从最初的30%升高到40%。结论：筛选得到一株能够产生选择性富集DHA的脂肪酶的细菌,拓宽了可用于多不饱和脂肪酸分离纯化的脂肪酶的范围。     

基于BP神经网络的面包工业化生产发酵程度视觉判定

目的:建立BP神经网络模型来实现对面团发酵成熟度的精准判定.方法:利用机器视觉技术采集并处理面包发酵过程的图片,获取图片的量化信息,建立了一种基于BP(back propagation)神经网络的面包发酵程度预测模型.将时间、面积、瞬时速度、膨胀率、灰度值能量、灰度值相互关系、灰度值均匀性、灰度值对比度,作为输入神经元...