基于支持向量机-遗传算法灰树花发酵模型的建立及优化

• 作者: 周丽伟 张亚萍 徐利 郭文强 陈彦
• 来源期刊: 食品科学
• 学科: 生物学
• 关键词: 支持向量机 遗传算法 发酵模型 灰树花
• 年，卷（期）: 2016,（11）
• 所属期刊栏目: 生物工程
• 页码范围: 143-146
• 页数: 4页
• 分类号: Q815
• 字数: 3061字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7506/spkx1002-6630-201611025

摘要

对食用药用真菌灰树花发酵进行建模,获得使目标发酵产物达到最大产量的培养条件.运用支持向量机(support vector machine,SVM)方法进行非线性拟合,并采用遗传算法预测优化培养基成分,结果表明其能够较好预测灰树花发酵过程.运用此方法可在灰树花发酵生产过程中根据所需产物控制发酵条件与时间,具有较高指导意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈彦	安徽大学生命科学学院	40	740	15.0	26.0
2	徐利	安徽大学生命科学学院	5	6	2.0	2.0
3	周丽伟	安徽农业大学茶与食品科技学院	2	58	2.0	2.0
4	郭文强	安徽大学生命科学学院	5	8	2.0	2.0
5	张亚萍	安徽大学生命科学学院	2	5	2.0	2.0