响应面法优化芡茎多糖脱蛋白工艺

目的:研究芡茎多糖脱蛋白最优工艺。方法:以芡茎多糖蛋白脱除率和多糖损失率为指标,考察沙维积(Sevag)法、三氯乙酸(trichloroacetic acid,TCA)法、木瓜蛋白酶法、木瓜蛋白酶-TCA法4种方法对芡茎多糖脱蛋白的效果,从而筛选得木瓜蛋白酶-TCA法为较优方法。利用响应面法对木瓜蛋白酶法脱蛋白工艺进行优化,并将最优工艺与TCA法结合处理1次。结果:木瓜蛋白酶-TCA法最优工艺为加酶量580 U·mL^-1,酶解温度30 ℃,酶解时间2.0 h,pH7.0,TCA体积分数8.0%,在此条件下,芡茎多糖蛋白脱除率为85.1%,多糖损失率为16.3%。结论:木瓜蛋白酶-TCA法是一种较优的芡茎多糖脱蛋白方法。     

光滑神经网络解决一类线性约束的非Lipschitz优化问题

带有线性不等式约束的非光滑非优化问题被广泛应用于稀疏优化，具有重要的研究价值.为了解决这类问题，提出了一种基于光滑化和微分包含理论的神经网络模型.通过理论分析，证明了所提神经网络的状态解全局存在，轨迹能够在有限时间进入可行域并永驻其中，且任何聚点都是目标优化问题的广义稳定点.最后给出数值实验和图像复原实验验证神经网络在理论和应用中的有效性.与现有神经网络相比，它具有以下优势：初始点可以任意选取；避免计算精确罚因子；无需求解复杂的投影算子.     

新型单层递归神经网络解决非光滑伪凸优化问题的研究

非光滑伪凸优化问题广泛应用于科学及工程等领域，属于一类特殊的非凸优化问题，具有重要的研究意义.针对含有等式约束和不等式约束条件的非光滑伪凸优化问题，该文提出了一种新的神经动力学方法，并引入罚函数和正则化思想.通过有效的罚函数保证了所提出的神经网络状态的有界性，从而保证神经网络的状态解在有限时间内进入可行域中，最终收敛到原问题的最优解.最后，用两个数值实验验证了所提出模型的有效性.与现有的神经网络相比，该文的模型有以下优势：避免预先计算精确的惩罚因子，初始点的选取无特殊要求，结构简单.