基于神经网络与遗传算法优化γ-氨基丁酸的发酵条件

• 作者: 吕闻闻 张庆庆 汤文晶 许鹏
• 来源期刊: 安徽工程大学学报
• 学科: 生物学
• 关键词: γ-氨基丁酸 神经网络 遗传算法 优化
• 年，卷（期）: 2012,（1）
• 页码范围: 5-8
• 页数: 4页
• 分类号: Q931
• 字数: 2467字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-0977.2012.01.002

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%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张庆庆	安徽工程大学微生物发酵安徽省工程技术研究中心	59	421	12.0	17.0
2	吕闻闻	安徽工程大学微生物发酵安徽省工程技术研究中心	5	8	2.0	2.0
3	汤文晶	安徽工程大学微生物发酵安徽省工程技术研究中心	21	80	6.0	8.0
4	许鹏	安徽工程大学微生物发酵安徽省工程技术研究中心	4	4	1.0	1.0