【摘 要】
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运用人工神经网络建模预报实验因素对指标的影响规律,并针对产品特性进行工艺优化。分别从热力学、动力学及索氏提取溶度3个不同的角度对酸值和产率的影响规律进行了较为系统
【机 构】
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安徽师范大学皖江学院; 安徽师范大学化学与材料科学学院;
【基金项目】
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安徽省高等学校省级优秀青年人才基金项目(2012SQRL264)
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运用人工神经网络建模预报实验因素对指标的影响规律,并针对产品特性进行工艺优化。分别从热力学、动力学及索氏提取溶度3个不同的角度对酸值和产率的影响规律进行了较为系统的分析。研究解决了提取工艺参数对提取效果高度非线性映射的复杂问题。不仅应用人工神经网络预报出提取工艺最佳参数,而且提出根据产品酸值或产率的靶向优化概念,计算了成套优化工艺。该模型既可进行正向预报,也可对体系进行逆映射从而完成反向预报,这一特点为辣椒籽油提取工业化和目标化生产提供了科学依据,利于加快生产周期,节约生产成本。
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