【摘 要】
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本研究采用人工神经网络结合粒子群算法优化多杀菌素发酵培养基。通过Plackett-Burman设计实验,筛选出玉米粉酶水解糖、鱼蛋白胨和植酸三种对多杀菌素产量具有显著影响的
【机 构】
:
浙江工业大学生物与环境工程学院 杭州 310014
【出 处】
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纪念中国微生物学会成立六十周年大会暨2012年中国微生物学会学术年会
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本研究采用人工神经网络结合粒子群算法优化多杀菌素发酵培养基。通过Plackett-Burman设计实验,筛选出玉米粉酶水解糖、鱼蛋白胨和植酸三种对多杀菌素产量具有显著影响的培养基组分;单因素实验确定了这三个因子的合适取值范围;以Hybird设计实验数据为样本,建立神经网络模型,并用粒子群算法对模型全局寻优,得到最佳培养基组分,多杀菌素产量得到提高。
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