基于神经网络对枯草芽孢杆菌富硒过程的建模研究

来源：中国食品学报杂志2016年第12期北京时间：

作者：周梦舟; 吴珊; 柳念; 汪超; 徐宁; 胡勇; 史文博; 李冬生

单位：周梦舟; 吴珊; 柳念; 汪超; 徐宁; 胡勇; 史文博; 李冬生湖北工业大学生物工程与食品学院;湖北省阿克瑞德检验检测有限公司;,

摘要：本文通过神经网络和响应面法建模,研究温度、pH、氯化钠浓度和硒浓度对预测枯草芽孢杆菌的生长,碱性蛋白酶活和富硒的影响。将径向基(Radial Basis Function,RBF)神经网络和反向传播(Back Propagation,BP)神经网络这两种类型的网络,与响应面法作比较。同时,使用遗传算法优化神经网络的内部结构。通过灵敏度分析发现枯草芽孢杆菌的生物量以及碱性蛋白酶活性的变化与氯化钠浓度的变化密切相关,并且温度的变化也影响碱性蛋白酶的活性,而亚硒酸钠的浓度是影响富硒最重要的参数。通过比较实测值和预测值发现:用BP网络所预测的结果比RBF网络和响应面法更加准确。遗传算法-神经网络方法提供了一个可靠的软件工具来预测枯草芽孢杆菌的富硒过程,为实际的规模化生产奠定理论基础。

关键词：神经网络;枯草芽孢杆菌;富硒;响应面;优化

基金资助：国家自然青年科学基金资助项目(31601455); 湖北省自然科学基金项目(2015CFB679)