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基于神经网络算法的龙山小米γ-氨基丁酸富集工艺优化
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Optimization Technology of Longshan Millet γ-amino Butyric Acid Enrichment Process by Neural Network Algorithm
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    摘要:

    为推动龙山小米产业提质增效,以龙山小米为主要原料,考察浸泡时间、发芽温度、发芽时间对龙山小米γ-氨基丁酸含量的影响,在单因素实验基础上,进行响应面优化实验,通过反向传播(Back propagation,BP)神经网络和遗传算法(Genetic algorithm,GA),对优化实验结果进行模拟分析并寻优,结果表明:龙山小米γ-氨基丁酸富集最优工艺为浸泡时间11.5 h,发芽温度38.5 ℃,发芽时间49.5 h。在此工艺下龙山小米γ-氨基丁酸含量为444.03 mg/kg,相比未处理样品含量提高5.68倍。

    Abstract:

    In order to promote the quality and efficiency improvement of Longshan millet industry and enhance the added value of products, this study took Longshan millet as the main raw material to learn the effects of soaking time, germination temperature and germination time on Longshan millet γ-aminobutyric acid content. Based on the single factor test, the response surface optimi­zation test was carried out. Through back propagation (BP) neural network and genetic algorithm (GA), the optimization test results are simulated, analyzed and optimized. The results showed: The optimal process for γ-aminobutyric acid enrichment of Longshan millet was soaking time of 11.5 h, germination temperature of 38.5 ℃, and germination time of 49.5 h. Through this process, the content of Longshan millet γ-aminobutyric acid was 444.03 mg/kg, 5.68 times higher than that of untreated samples.

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张一鸣,和法涛,葛邦国,高 玲*.基于神经网络算法的龙山小米γ-氨基丁酸富集工艺优化[J].粮油食品科技,2022,30(3):59-66.

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