神经网络和粒子群算法优化γ-氨基丁酸发酵培养基的研究

• 作者: 吴晖 夏江 梅乐和 盛清 许静 黄俊
• 来源期刊: 高校化学工程学报
• 学科: 生物学
• 关键词: γ-氮基丁酸 优化 神经网络 粒子群算法
• 年，卷（期）: 2007,（6）
• 所属期刊栏目: 生物化工
• 页码范围: 997-1001
• 页数: 5页
• 分类号: Q813.11
• 字数: 2920字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1003-9015.2007.06.016

摘要

通过进行过的预实验,已知葡萄糖、L-谷氨酸钠和四水硫酸锰这三种发酵培养基成分对乳酸菌产GABA有重大影响.今运用神经网络和粒子群算法,对这三种成分进行了摇瓶发酵优化.首先,通过逐一单因素实验,来确定神经网络建模时三个输入参数的合适取值区域:葡萄糖10～30 g·L-1,L-谷氨酸钠50～80 g·L-1,四水硫酸锰2～20 mg·L-1.然后按照Hybrid设计进行实验,选取11组训练样本来建立人工神经网络模型,得到三种培养基成分浓度和GABA产量之间的关系模型.最后依赖于建立好的ANN模型,由PSO进行全局搜索寻优得到使GABA产量最大时的培养基浓度.在优化后的条件下,GABA积累浓度平均达到(33.42±1.35)g·L-1,较优化前提高96.5%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	梅乐和	浙江大学化学工程与生物工程学系	61	1024	17.0	30.0
5	盛清	浙江理工大学生命科学学院	59	354	10.0	17.0
6	夏江	浙江大学化学工程与生物工程学系	6	146	4.0	6.0
10	黄俊	浙江大学化学工程与生物工程学系	13	164	6.0	12.0
11	许静		4	98	4.0	4.0
12	吴晖		4	98	4.0	4.0