基于人工神经网络的菜籽油脱臭馏出物甲酯化响应曲面模型研究

• 作者: 姜绍通 戴谊 邵平
• 来源期刊: 食品科学
• 学科: 工学
• 关键词: 人工神经网络 脱臭馏出物 甲酯化
• 年，卷（期）: 2004,（z1）
• 所属期刊栏目: 基础研究
• 页码范围: 78-81
• 页数: 4页
• 分类号: TS2
• 字数: 2620字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-6630.2004.z1.018

摘要

以菜籽油脱臭馏出物为原料利用分子蒸馏分离维生素E和甾醇,原料的甲酯化是重要步骤之一.本文将人工神经网络与传统的单因素实验、旋转实验相结合,以人工神经网络代替一般响应曲面的多项式函数,利用神经网络特有的自学习能力,建立了菜籽油脱臭馏出物甲酯化过程的神经网络模型.并通过仿真,评估和优化,获得了菜籽油脱臭馏出物甲酯化处理的最佳工艺.当甲醇/原料:100ml/100g, 反应时间:1.4hrs, 催化剂/原料:4%,温度:60℃,此时甲酯化物酸价较低,对后续甾醇和维生素E分离提供了条件.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姜绍通	合肥工业大学生物与食品工程学院	398	4557	29.0	43.0
2	邵平	合肥工业大学生物与食品工程学院	18	176	9.0	12.0
3	戴谊	中国科学技术大学信息科学技术学院	5	157	5.0	5.0