壳聚糖-海藻酸钠缓释制备红景天苷微囊

用壳聚糖 海藻酸钠微囊技术制备了一系列红景天苷微囊。试验结果表明 :海藻酸钠的浓度、壳聚糖的浓度及壳聚糖溶液的pH值对海藻酸钠 壳聚糖微囊的包埋率、载药量及缓释性能有影响 ,海藻酸钠和壳聚糖微囊能作为红景天苷活性成分的载体。     

苹果籽油的乳化及工艺参数优化研究

探讨苹果籽油的乳化工艺,建立乳化工艺的人工神经网络模型,研究工艺模型的遗传算法优化技术。结果表明：影响乳化稳定性的因素有乳化剂的配比、壁材用量、壁材比、乳化剂量、乳化温度及乳化时间;神经网络结构为4—9．1的模型能较为精确地拟合输入的样本数据,其对测试样本的输出值与试验结果的相关系数为0．988;遗传算法优化出的最佳工艺参数为壁材含量5％、乳化剂量0．59％、温度58℃、时间13min,该工艺参数下乳化稳定性明显大于单因素和二次组合试验的结果,比最好的大12．1％。用神经网络模型描述乳化工艺参数与乳化稳定性之间的关系,用遗传算法优化,能设计出最佳的乳化工艺参数。     

高压电场制备W/O/W复乳微囊的试验研究

为探索水溶性物质微囊化新方法，利用高压电场微胶囊成型装置制备W／O／W型微囊，内水相为蒸馏水，油相为液体石蜡，外水相为海藻酸钠溶液。研究了电压、液面距、推进速度、初乳／外相水溶液、海藻酸钠浓度对微囊粒径的影响。结果表明：在成囊范围内，电压、液面距和外水相海藻酸钠溶液浓度对微囊的粒径有较为显著的影响。在电压3．15kV～4kV，液面距2．5cm-10cm，海藻酸钠浓度0．6％～1．2％，可以制得微囊粒径范围为50μm-1000μm，大小均匀的复乳微囊。     

苹果渣多酚提取工艺的神经网络建模与遗传算法优化

本实验建立了苹果渣多酚提取工艺的人工神经网络模型,研究了提取工艺神经网络模型的遗传算法优化技术。结果表明,结构为4-9-1的神经网络能较为精确的拟合输入的样本数据,其对测试样本的输出与实验结果的相关系数为0.985;遗传算法优化出的最佳提取工艺参数为乙醇浓度为62%、乙醇溶液的体积与苹果渣的质量之比为14:1,温度为69.7℃,提取时间为5.9h,该工艺参数下的提取率明显大于单因素试验和二次组合试验的结果,比最好的大16.9%。用神经网络模型描述提取工艺参数与提取率之间的关系,用遗传算法优化工艺参数,能设计出最佳的提取工艺参数。     

葛根微囊的制备及体外释放考察

选择锐孔-凝固浴法,以葛根提取物为芯材,壳聚糖、海藻酸钠为壁材,制备葛根微囊,以包埋率为指标,采用单因素实验筛选其制备工艺条件,通过体外药物释放度测定评价其释放性能。结果表明：微囊的最佳制备工艺条件为药物浓度0.16g/mL、海藻酸钠浓度0.9%、壳聚糖浓度1.5%、氯化钙浓度20%,药物包埋率可达65.07%。该微囊在24h内释放完全,释药动力学拟合符合一级方程：In（1-Mt/M∞）=-0.11×t-0.4651（r=0.9967）,具有明显缓释特征。     

海藻酸钠为囊材锐孔法制备铁叶绿酸钠微囊

研究了采用海藻酸钠为囊材,CaCl2溶液为固化液,锐孔法制备铁叶绿酸钠微囊的工艺条件.在实验中,探讨了固化液的浓度、囊材浓度、针头孔径、下滴高度、搅拌速度、乳化剂浓度等实验参数对微囊形态及包封率的影响.结果表明:以海藻酸钠为囊材锐孔法制备铁叶绿酸钠微囊的最佳工艺条件是海藻酸钠的浓度为1%,CaCl2溶液的浓度为2%,海藻酸钠溶液与铁叶绿酸钠溶液的浓度比为1:1,针头孔径0.45 mm,转速800 r/min,下滴高度10 cm.铁叶绿酸钠微囊产品为墨绿色小颗粒,外形颗粒圆整,大小均匀,赋有青草味.     

神经网络对番茄果奶制作参数优化的研究

在番茄果奶工艺参数设计中,使用BP神经网络模拟参数试验,建立了用计算机取代全面试验和寻找最佳工艺参数的方法。神经网络模拟参数试验的最佳工艺参数为：番茄汁10％、蔗糖9．5％、混合酸0．26％、脱脂乳粉4％。     

茶多酚的提取及微胶囊化工艺研究

本文采用正交实验，对影响茶叶中茶多酚浸出率及茶多酚微胶囊化包埋效果的因素进行分析，确定茶多酚的提取及微胶囊化工艺条件。结果表明：茶多酚最佳浸提条件为：茶叶末用70％的乙醇溶液室温下浸提二次，每次1h：茶多酚微囊化包埋最佳条件为：采用3％的海藻酸钠（海藻酸钠：茶多酚=3：1）、1％壳聚糖和3％的氯化钙体系，用一步法制备茶多酚微胶囊，该微胶囊在体外模拟胃、肠液中约2h中达到茶多酚释放峰值，表现出较好的缓释效果。     

红景天苷缓释微囊神经网络建模

本文在确定输入层和输出层单元、预处理网络数据、选择激活函数、选择训练方法的基础上,建立了红景苷缓释微囊制作参数与性能之间的神经网络模型,网络结构为5-12-3。该模型能较为精确的拟合输入的样本数据,其最大相对误差不超过4%,模型准确可信,可以代替真实试验,该模型的建立为工艺参数的优化打下基础。     

固定化酵母细胞在鼠曲草啤酒中的应用

探讨了固定化啤酒酵母在鼠曲草啤酒中的应用，采用正交试验确定了固定化酵母的最佳条件和鼠曲草啤酒的发酵工艺条件。固定化酵母细胞的最佳条件为海藻酸钠浓度为6％，氯化钙浓度为0．5％，固化时间为1h；鼠曲草啤酒的发酵工艺为主发酵前添加3．0％的鼠曲草提取液，发酵时间为8d。     

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。     

Stress and the single cell: intrapopulation diversity is a mechanism to ensure survival upon exposure to stress

The application of Artificial Neural Networks (ANN) in predictive microbiology is presented in this paper. This technique was used to build up a predictive model of the joint effect of NaCl concentration, pH level and storage temperature on kinetic parameters of the growth curve of Lactobacillus plantarum using ANN and Response Surface Model (RSM). Sigmoid functions were fitted to the data and kinetic parameters were estimated and used to build the models in which the independent variables were the factors mentioned above (NaCl, pH, temperature), and in some models, the values of the optical densities (OD) vs. time of the growth curve were also included in order to improve the error of estimation. The determination of the proper size of an ANN was the first step of the estimation. This study shows the usefulness of an ANN pruning methodology. The pruning of the network is a process consisting of removing unnecessary parameters (weights) and nodes during the training process of the network without losing its generalization capacity. The best architecture has been sought using genetic algorithms (GA) in conjunction with pruning algorithms and regularization methods in which the initial distribution of the parameters (weights) of the network is not uniform. The ANN model has been compared with the response surface model by means of the Standard Error of Prediction (SEP). The best values obtained were 14.04% of SEP for the growth rate and 14.84% for the lag estimation by the best ANN model, which were much better than those obtained by the RSM, 35.63% and 39.30%, respectively. These were very promising results that, in our opinion, open up an extremely important field of research.     

Developing a hybrid artificial neural network-genetic algorithm model to predict resilient modulus of polypropylene/polyester fiber-reinforced asphalt concrete

Up to now various kinds of fibers are used to improve the hot mix asphalt (HMA) performance, but a few works have been undertaken on the hybrid fiber-reinforced HMA. Therefore, in this paper, the resilient modulus of the modified HMA samples using polypropylene and polyester fibers (hybrid and single modes) was evaluated and modeled by regression method and artificial neural network (ANN). As ANN includes different parameters such as the number of neurons in hidden layer influenced on the prediction accuracy, genetic algorithm (GA) was used to optimize the ANN parameters. Also, GA parameters were optimized using the trial and error method such as the population size. The obtained results indicated that the optimized ANN with two hidden layers and two neurons in each hidden layer can predict the resilient modulus of fiber-reinforced HMA with high accuracy (correlation coefficient: .96).     

基于主成分分析和人工神经网络的近红外光谱大豆产地识别

为了准确、快速地识别大豆产地,通过近红外光谱技术（NIRS）结合主成分分析（PCA）和人工神经网络技术（ANN）研究不同国家大豆内含特征,建立进口大豆产地识别模型。采用箱型图校正法,剔除阿根廷、巴西、乌拉圭、美国等4个国家166组大豆样本中12组异常样本。采用多元散射校正（MSC）、标准正态变量（SNV）、Savitzky-Golay（SG）平滑滤波等方法进行光谱数据预处理,结果表明,采用SG（3）平滑结合MSC预处理效果最好。主成分分析表明,前10个主成分的累积贡献率达到99.966%。选取主成分分析得到前10个主成分为输入向量,4个产地作为目标向量,分别采用支持向量机（SVM）、邻近算法（KNN）与人工神经网络法（ANN）建立识别模型。结果表明,采用BP-ANN建模效果最好,总体测试集准确率为95.65%,其中阿根廷准确率为100%,巴西准确率为100%,乌拉圭准确率为80%,美国准确率为100%,该模型能够实现对进口大豆生产国别的识别。     

苹果籽油搅拌提取的工艺优化

探讨了苹果籽油的石油醚提取技术,建立了提取工艺的人工神经网络模型,研究了工艺模型的遗传算法优化技术。结果表明:影响苹果籽油提取得率的因素有温度,时间,液料比,搅拌转速;神经网络结构为4—5—1的模型能较为精确地拟合输入的样本数据,其对测试样本的输出值与试验结果的相关系数为0.988;遗传算法优化出的最佳工艺参数为温度59.8℃、时间2.5 h、液料比11.9:1(mL:g)、搅拌转速1 107 r/min,该工艺参数下苹果籽油得率明显大于单因素和二次组合试验的结果,比最好的提高了11.8%。用神经网络模型描述提取工艺参数与提取得率之间的关系,用遗传算法优化,能设计出最佳的提取工艺参数。     

金花茶花多酚氧化酶提取工艺研究

以金花茶花为原料,基于单因素试验结果,采用响应曲面法(response surface method,RSM)和人工神经网络模型(artificial neural networks,ANN)对金花茶花多酚氧化酶(polyphenol oxidase,PPO)的提取工艺进行优化。结果表明:RSM和ANN两种模型的决定系数R2分别为0.9922和0.9362,验证后的相对误差率分别为2.49%、1.14%。对比两种模型,ANN能够比RSM更准确地拟合模型和推导提取条件。金花茶花PPO提取最佳工艺条件为浸提时间45 min,缓冲液pH 6.35,聚乙烯吡咯烷酮(polyvinyl pyrrolidone,PVP)添加量为22%。在此条件下,PPO提取量为1 805.11 U/(g·min)。该研究为金花茶花PPO活性与褐变的相关性以及抑制褐变提供基础。     

高效液相色谱法同时测定紫丁香苷、绿原酸、栀子苷和红景天苷的含量

目的建立高效液相色谱法同时测定紫丁香苷、绿原酸、栀子苷和红景天苷的含量。方法样品经过前处理,以0.05%磷酸水:乙腈:甲醇(85:10:5,V:V:V)为流动相,等度洗脱,经反相硅胶柱(4.6 mm×150 cm,5μm)分离,并于220 nm波长检测。结果紫丁香苷在浓度1.0~51μg/m L之间呈现良好的线性关系,r=0.9995,平均回收率为99.16%~99.32%,相对标准偏差为0.10%;绿原酸在浓度5.3~27μg/m L之间呈现良好的线性关系,r=1.0000,平均回收率在99.08%~99.51%之间,相对标准偏差为0.23%;栀子苷在浓度6.1~30μg/m L之间呈现良好的线性关系,r=0.9990,平均回收率在98.16%~98.38%之间,相对标准偏差为0.13%;红景天苷在浓度5.3~26μg/m L之间呈现良好的线性关系,r=0.9990,平均回收率在98.75%~99.86%之间,相对标准偏差为0.58%。结论该方法能同时测定紫丁香苷、绿原酸、栀子苷和红景天苷含量,耗时短、操作简便、准确、重现性好,可在实验室推广。     

布拉酵母高密度发酵培养基及发酵工艺优化

为实现布拉酵母高密度培养,对其高密度发酵培养基和发酵工艺进行优化。采用Plackett-Burman试验筛选培养基中的显著因素,并进行中心组合设计。通过人工神经网络（artificial neural network,ANN）和响应面试验建立菌体布拉酵母产量与培养基之间的关系模型,利用遗传算法（genetic algorithm,GA）进行全局寻优。结果表明,ANN模型有较好的数据拟合能力和预测能力,更适合处理复杂的非线性问题。GA优化获得最佳培养基组合：葡萄糖40.52 g/L、蛋白胨36.8 g/L、玉米浆17.32 g/L、硝酸钾14 g/L、酵母营养盐1.5 g/L、磷酸二氢钾0.6 g/L、硫酸镁0.8 g/L。利用该培养基进行摇瓶培养,菌体布拉酵母产量可达到8.21 g/L,比优化前提高1.39 倍。在此基础上利用1 L发酵罐培养确定最佳发酵工艺：温度30 ℃、接种量10%、pH 5.0、溶氧40%。利用50 L发酵罐进行扩大培养,流加葡萄糖和蛋白胨控制发酵液中葡萄糖3 g/L、氨氮0.06 g/L,菌体布拉酵母产量达到51.21 g/L。     

Loadings of lycopene in emulsion and sodium alginate–K-carrageenan composite systems: Preparation,characterization, bioaccessibility,and kinetics

This research aims to prepare capsules emulsion using gallic acid (GA), dextran (DEX), bovine serum albumin (BSA), sodium alginate, and K-carrageenan (K-Car) as the biological delivery system of lycopene. The stability and bioaccessibility of lycopene were further improved through encapsulation of covalent complex of sodium alginate and K-Car. The molecular weight distribution and secondary structure of the conjugates were analyzed by sodium dodecyl sulfate–polyacrylamide gel electrophoresis (SDS–PAGE) and Fourier transform infrared spectroscopy (FTIR). The storage stability of the emulsion stabilized by conjugates was measured with Turbiscan stability index (TSI) and fluctuation of the particle size. The TSI value of ternary conjugates was 18.7 (37℃) with particle sizes ranging from 208 to 319 nm. Then, the changes of three-dimensional reticulate structures and physical properties of sodium alginate-K were analyzed by scanning electron microscopy (SEM) and TPA. The thermal stability of the sodium alginate–K-Car composite systems was increased compared with sodium alginate. The bioaccessibility of lycopene was significantly improved under the dual embedding of BSA–DEX–GA conjugate emulsion and sodium alginate–K-Car composite systems.     

锐孔法制作食醋微胶囊

以液态发酵醋为材料,采用锐孔-凝固浴法制作食醋微胶囊,研究海藻酸钠浓度、CaCl2浓度、食醋酸度、操作温度4个参数对食醋微胶囊化效果的影响,利用响应面分析法优化工艺条件。结果表明:操作温度(x4)、海藻酸钠浓度的二次方(x12)、食醋酸度(x3)和操作温度(x4)的交互作用(x3x4)对包埋率的影响极显著。优化回归模型为y=47.78+2.10x1+4.37x4-4.14x12+1.70x22-4.01x3x4,可用于预测食醋微胶囊的包埋率。优化条件为,海藻酸钠浓度30g/L、CaCl2浓度5g/L、食醋酸度4%、操作温度为45℃,包埋率可达75.52%。食醋胶囊为米黄色,颗粒圆整,大小均匀,具有较好的硬度和弹性。