基于正交设计和BP神经网络-遗传算法多指标综合优化茶叶提取工艺

• 作者: 任敏霞 吕圭源 吴素香 张佳欢 郑碧莹 金伟锋 陈斌辉
• 来源期刊: 中国现代应用药学
• 学科: 医学
• 关键词: 茶叶 BP神经网络 遗传算法 多指标综合评价法 提取工艺
• 年，卷（期）: 2019,（10）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 1223-1228
• 页数: 6页
• 分类号: R284.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.13748/j.cnki.issn1007-7693.2019.10.010

摘要

目的 用正交设计及BP神经网络-遗传算法对茶叶提取工艺进行多指标综合优化.方法 以咖啡因、表没食子儿茶素没食子酸酯(epigallocatechin gallate,EGCG)、表儿茶素没食子酸酯(epicatechin gallate,ECG)为考察指标,在单因素实验的基础上,采用正交设计及BP神经网络-遗传算法优选超声辅助提取茶叶中有效成分的工艺,并对2种方法优选所得的工艺进行验证.结果 正交设计得到的最佳提取条件为乙醇浓度85％、浸提温度80℃、超声时间10 min.工艺验证评分为99.050.BP神经网络-遗传算法得到的最优提取方案为乙醇浓度89％、浸提温度88℃、超声时间13 min,网络预测评分为100.758,工艺验证评分为99.651,相对误差为1.099％.结论 BP神经网络-遗传算法数学模型可用于茶叶中有效成分提取工艺预测和优选,且略优于正交设计.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴素香		51	330	10.0	16.0
2	吕圭源		269	3790	30.0	48.0
3	金伟锋		29	63	5.0	7.0
4	张佳欢		4	0	0.0	0.0
5	陈斌辉		3	0	0.0	0.0
6	郑碧莹		1	0	0.0	0.0
7	任敏霞		2	5	1.0	2.0