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基于遗传算法-神经网络及响应面法优化龙牙百合总黄酮提取工艺

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在单因素试验基础上,采用Box-Behnken设计响应面和遗传算法-神经网络两种方式对龙牙百合总黄酮提取工艺条件进行优化.结果表明:各因素对提取结果均呈现先上升后下降的趋势,响应面法和遗传算法-神经网络模型法相对误差和决定系数R2分别为1.19％、0.9554和0.72％、0.9947.经验证,遗传算法-神经网络模型优化结果高于响应面,表明前者具有更强优化能力.最终采用遗传算法-神经网络优化获得提取龙牙百合总黄酮最佳工艺条件为:提取温度73℃、提取时间50 min、液固比43:1(mL/g)、乙醇体积分数53％,在此条件下总黄酮含量为47.17 mg/g,高于响应面预测值46.63 mg/g.
Optimization of Total Flavonoid Extraction from Lilium brownii Based on Genetic Algorithm-Neural Network and Response Surface Methodology

尹乐斌、邓鹏、何平、刘桠丽、李乐乐

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邵阳学院食品与化学工程学院,湖南邵阳 422000

豆制品加工与安全控制湖南省重点实验室,湖南邵阳 422000

龙牙百合 总黄酮 响应面 人工神经网络 遗传算法

18B427CX2019SY057邵院通 [2018]50号

2021

10.12161/j.issn.1005-6521.2021.07.017

食品研究与开发
天津市食品研究所,天津市食品工业生产力促进中心

食品研究与开发

CSTPCD北大核心
影响因子：0.561
ISSN：1005-6521
年,卷(期)：2021.42(7)
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