基于BP神经网络和遗传算法的面包酵母高密度发酵培养基优化

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为实现面包酵母的高密度发酵培养,构建一个BP神经网络模型,用于回归面包酵母高密度发酵培养基中显著影响因子与茵体密度之间的非线性关系,并在此基础上结合遗传算法进对此模型进行全局寻优,得到关键因子最佳浓度分别为:葡萄糖52.3g/L,酵母浸出粉10.4g/L,(NH;)2S041.9g/L。采用此优化配方进行摇瓶培养,所得茵体密度为3.95×10^8个/mL,比对照提高了61.2%。结果证实了人工神经网络的模拟和预测功能在微生物培养基优化方面有一定应用价值。
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