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| 基于神经网络与遗传算法优化γ-氨基丁酸的发酵条件 | |
| 引用本文： | 吕闻闻,张庆庆,汤文晶,许鹏.基于神经网络与遗传算法优化γ-氨基丁酸的发酵条件[J].安徽机电学院学报,2012(1):5-8. |
| 作者姓名： | 吕闻闻 张庆庆 汤文晶 许鹏 |
| 作者单位： | 安徽工程大学微生物发酵安徽省工程技术研究中心,安徽芜湖241000 |
| 基金项目： | 芜湖市重点科技基金资助项目（芜科计字[2009]190号文 |
| 摘 要： | 本文运用BP（back-propagatfon）神经网络优化红曲霉ZL307产γ-氨基丁酸的固态发酵工艺条件,建立了发酵条件与γ-氨基丁酸产量的关系模型,采用遗传算法对此模型进行全局寻优.神经网络结构为4-11-1的模型能较为精确地拟合输入的样本数据,测试样本的输出值与试验结果的相关系数为0.989.遗传算法优化出的最佳工艺参数为温度31.7℃、初始pH 4.6、初始含水量69.8%,接种量13.2%.在优化条件下,γ-氨基丁酸产量为0.518mg/g,含量比优化前提高了19.6%. |
| 关 键 词： | γ-氨基丁酸 神经网络 遗传算法 优化 |
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