响应面法和遗传算法-神经网络模型优化微波萃取蓝莓中花青素工艺

• 作者: 刘成海 刘钗 徐浩 沈柳杨 秦庆雨 薛宏坤 郑先哲
• 来源期刊: 食品科学
• 学科: 工学
• 关键词: 微波萃取 蓝莓 花青素 响应面 神经网络 优化
• 年，卷（期）: 2018,（16）
• 所属期刊栏目: 工艺技术
• 页码范围: 280-288
• 页数: 9页
• 分类号: TS255.42
• 字数: 7306字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7506/spkx1002-6630-201816040

摘要

采用单因素和Box-Behnken试验,考察微波强度、萃取时间、乙醇体积分数和料液比对蓝莓中花青素萃取率的影响,并分析花青素萃取特性.采用响应面法和遗传算法-神经网络模型2种方式对微波辅助萃取蓝莓中花青素的工艺条件进行优化.结果表明:各因素对花青素萃取率影响均呈现先增加后降低的趋势.响应面法和遗传算法-神经网络模型法相对误差、决定系数R2值分别为2.71％、0.8773和1.43％、0.9044,说明遗传算法-神经网络模型比响应面法具有更强的预测和优化能力.最终采用遗传算法-神经网络优化获得微波萃取蓝莓中花青素最佳工艺条件:微波强度155 W/g、萃取时间53 s、乙醇体积分数56％、料液比1:30(g/mL).在此条件下,花青素萃取率为85.12％,并且高于响应面优化值83.32％.本研究结果可为食品加工过程中工艺参数优化提供一种有效方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑先哲	东北农业大学工程学院	103	887	14.0	23.0
2	刘成海	东北农业大学工程学院	38	234	9.0	14.0
3	薛宏坤	东北农业大学工程学院	14	36	4.0	5.0
4	沈柳杨	东北农业大学工程学院	5	17	2.0	4.0
5	刘钗	东北农业大学工程学院	8	14	2.0	3.0
6	徐浩	东北农业大学工程学院	6	19	3.0	4.0
7	秦庆雨	东北农业大学工程学院	5	16	2.0	4.0