人工神经网络优化油莎豆油亚临界萃取工艺

文献类型： 中文期刊

第一作者： 邓淑君

作者： 邓淑君;郝琴;万楚筠;郭婷婷;魏春磊;郑明明

作者机构：

关键词： 反向传播人工神经网络;粒子群优化算法;亚临界丁烷萃取;脱皮油莎豆;工艺优化

期刊名称： 中国油料作物学报

ISSN： 1007-9084

年卷期： 2024 年 46 卷 005 期

页码： 1178-1186

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 为优化亚临界丁烷萃取脱皮油莎豆油工艺，采用单因素试验确定因素水平，中心复合表面设计（CCF）安排寻优试验，在此基础上分别构建了响应面（RSM）和反向传播人工神经网络（BP-ANN）模型，运用粒子群算法（PSO）对BP-ANN模型进行优化，并对RSM和PSO-BP-ANN模型的寻优结果进行了比较。结果表明，RSM模型优化的萃取条件为：料液比（脱皮油莎豆∶丁烷）1∶10.36 g/mL、萃取时间45 min、萃取温度30℃、坯料厚度0.5 mm;PSOBP-ANN模型优化的萃取条件为：料液比1∶10.67 g/mL、萃取时间40.10 min、萃取温度34℃、轧坯厚度0.5 mm。在最佳条件下，RSM模型预测提取率为91.63%，验证值为94.27%，相对误差2.56%;PSO-BP-ANN模型预测值为95.58%，验证值为95.14%，相对误差0.46%。采用人工神经网络耦合粒子群算法（PSO-BP-ANN）优化油莎豆油亚临界萃取工艺，具有提取率高、相对误差小等优势。本研究可为亚临界萃取技术在油莎豆油高效制取中应用提供参考。

分类号： TP183%TS224.4

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