基于粒子群算法和BP神经网络的桑黄液体发酵实验环境优化

• 作者: 何旭 夏盛瑜 孙贝贝
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: 桑黄 液体发酵 粒子群算法 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2018,（7）
• 所属期刊栏目: 软件技术·算法
• 页码范围: 156-161
• 页数: 6页
• 字数: 4974字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15888/j.cnki.csa.006457

摘要

黄酮,是桑黄真菌液体发酵的二级产物,具有重要的医药价值,本文提出了一种结合粒子群算法和BP神经网络的混合智能算法,用于优化桑黄液体发酵的实验环境和提高黄酮产量.本文中的算法基于25组桑黄液体发酵的实验数据,训练BP神经网络模型作为黄酮产量的预测模型,实验中与传统响应面方法中的数学回归模型做了比对试验,预测准确度提高了15％.BP神经网络预测模型作为评价函数结合粒子群算法进行实验环境寻优,通过数据模拟实验,获得了桑黄液体发酵的最佳培养条件,桑黄黄酮的产量由之前的约1532.83 μg/mL提高到约1896.4μg/mL,产量提高了约23.72％.