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摘要:
目的:建立黑米花色苷提取的人工神经网络模型,得到最佳提取工艺参数。方法:正交实验与人工神经网络相结合,利用正交实验获得的数据作为神经网络的训练样本,建立输入为实验因素参数,输出为花色苷提取率的神经网络模型;采用人工神经网络模拟和预测黑米花色苷提取的最佳条件和提取率。结果:黑米花色苷最佳提取条件,提取液乙醇/水/盐酸体积比为55:45:0.5,温度50℃,固液比为1:10(g/mL),提取时间为1h,提取次数为4次。结论:人工神经网络模型准确预测花色苷提取率,且得到最佳提取条件下花色苷提取率为3.944%,高于正交实验的3.740%,将神经网络与正交实验结合用于实验条件优化可以缩短优化实验参数的时间,获得比正交实验更优化的实验条件。
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文献信息
篇名 基于人工神经网络的黑米花色苷提取的研究
来源期刊 食品科技 学科 工学
关键词 黑米 花色苷 提取 人工神经网络
年,卷(期) 2012,(1) 所属期刊栏目 提取物与应用篇
研究方向 页码范围 194-198,203
页数 6页 分类号 TS202.3
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张宇 中国农业科学院特产研究所 37 163 8.0 12.0
2 金春爱 中国农业科学院特产研究所 20 67 4.0 8.0
3 崔松焕 中国农业科学院特产研究所 10 29 3.0 5.0
4 侯召华 中国农业科学院特产研究所 11 59 3.0 7.0
5 赵昌德 中国农业科学院特产研究所 1 0 0.0 0.0
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花色苷
提取
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