RBF神经网络与遗传算法相结合预测木薯淀粉酯最佳制备条件

• 作者: 何国庆 石闪闪 赵勤勇
• 来源期刊: 中国食品学报
• 关键词: 辛烯基琥珀酸酐 木薯淀粉 酯化反应 RBF神经网络 遗传算法
• 年，卷（期）: 2013,（11）
• 所属期刊栏目: 应用技术
• 页码范围: 77-82
• 语种: 中文

摘要

在辛烯基琥珀酸木薯淀粉酯制备条件单因素试验的基础上做L16(45)正交试验,采用RBF神经网络与遗传算法相结合的方法预测全局最优的制备条件.其反应条件为:淀粉乳质量分数为27.985787％,酯化温度33.207857℃,酯化时间161.586120min,酯化pH 7.111757,无水乙醇与辛烯基琥珀酸酐的体积比3.897390∶1.此条件下其取代度0.017994,反映效率77.558148.在尽可能接近此条件下做验证试验,得到的取代度为0.01650195,反应效率为71.14593％.与预测值相比,取代度和反应效率的误差分别为8.29193％、8.267631％,说明该方法是一种准确度较好的优化方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何国庆	丽水学院生态学院	279	3858	34.0	45.0
3	石闪闪	浙江大学食品科学与营养系	3	75	3.0	3.0
6	赵勤勇	空军工程大学航空航天工程学院	1	3	1.0	1.0