領(lǐng)學(xué)術(shù)科研之先，創(chuàng)食品科技之新
—— 中國食品雜志社
結(jié)合人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(artificial neural networks，ANNs)的良好特性，利用正交試驗獲得的數(shù)據(jù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本，建立輸入為酶解實驗條件參數(shù)，輸出為短肽產(chǎn)率的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并通過隨機選取的樣本檢驗了ANNs 模型的準(zhǔn)確性。利用ANNs 模型所預(yù)測出的數(shù)據(jù)，再次結(jié)合正交試驗法，對酶解波紋巴非蛤?qū)嶒灄l件進一步優(yōu)化。實驗結(jié)果表明：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化結(jié)果的小分子肽產(chǎn)率為4.944%，優(yōu)于正交試驗4.670% 的小分子肽產(chǎn)率。將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與正交試驗結(jié)合用于酶解實驗條件優(yōu)化可以縮短優(yōu)化實驗參數(shù)的時間，獲得比單純的正交試驗更優(yōu)化的實驗條件。
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