【摘 要】
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在前期试验结果基础上,通过应用响应面法(RSM)与基于人工神经网络的遗传算法(ANNGA)对优化绿色木霉固态发酵油茶饼粕的发酵条件进行比较研究。试验结果表明:采用RSM优化得出
【机 构】
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安徽农业大学动物科技学院安徽畜禽产业共性技术研究院;
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在前期试验结果基础上,通过应用响应面法(RSM)与基于人工神经网络的遗传算法(ANNGA)对优化绿色木霉固态发酵油茶饼粕的发酵条件进行比较研究。试验结果表明:采用RSM优化得出最佳发酵条件为28.43℃,初始p H 7.19,接种量1.00%,预测得出最大中性蛋白酶活力4 524 U/g,实际结果4 584 U/g。采用ANN-GA得出最佳发酵条件为26.4℃,初始p H 7.12,接种量1.10%,预测得出最大中性蛋白酶活力为5 072 U/g,实际结果为5 025 U/g。由此可见,ANN-GA在固态发酵的条件优化上,能够比RSM更好的拟合模型和推导最优发酵条件。
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