文献类型： 中文期刊

作者： 陈世伟 ¹ ; 罗嘉伟 ¹ ; 王舸楠 ¹ ; 赵廷彬 ² ; 殷海松 ³ ; 郑志强 ⁴ ; 郑国保 ⁵ ; 乔长晟 ¹ ;

作者机构： 1.天津科技大学生物工程学院

2.天津慧智百川生物工程有限公司

3.天津现代职业技术学院生物工程学院

4.军事科学院系统工程研究所军需工程技术研究所

5.宁夏农林科学院农业生物技术研究中心

关键词： 普鲁兰多糖;遗传算法;人工神经网络;非线性关系;模型

期刊名称： 食品与发酵工业

ISSN： 0253-990X

年卷期： 2023 年 008 期

页码： 60-66

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 基于遗传算法进化的人工神经网络，以葡萄糖为原料，对出芽短梗霉产普鲁兰多糖的发酵培养条件进行优化。首先通过单因素试验和Plackett-Burman实验筛选显著因素，再进行Box-Behnken实验建立数据样本，最后利用Matlab建立神经网络模型寻找最优解。结果表明，葡萄糖和酵母抽提物对普鲁兰多糖的合成具有显著的正效应，K₂HPO₄对普鲁兰多糖的合成具有显著的负效应。遗传算法-人工神经网络的决定系数与相对误差分别为0.998 8与1.72%。最终优化获得普鲁兰多糖发酵的最佳培养基组分为葡萄糖150 g/L,酵母抽提物7.1 g/L,MgSO₄·7H₂O 1.4 g/L,K₂HPO₄ 7 g/L,NaCl 7 g/L,自然pH。在此条件下，普鲁兰多糖的产量为83.25 g/L,较优化前提高了79.73%。经济分析表示优化后的培养基成本较优化前降低了约70%。该研究结果为普鲁兰多糖的工业化生产提供了数据支撑，有助于提升普鲁兰多糖在行业中的竞争力。