RSM与GA-ANN联用优化超声辅助水提取多酚工艺

摘要：

为探究超声波细胞破碎机辅助水提取多酚的可行性,以橙皮为原料,利用响应曲面法(response surface methodology,RSM)可视化分析了温度、占空比、料液比对多酚产量的影响(显著性、交互性、主次性).随后以RSM数据为样本,通过遗传算法-人工神经网络(genetic algorithms-artificial neural network,GA-ANN)对样本数据深度学习并优化.结果 表明,水相体系中高温(70℃)可有效促进多酚的释放,但是较高占空比却显著造成多酚降解.RSM与GA-ANN联用具有更优的预测能力,其优化条件为:温度67℃,占空比1/2,料液比1∶25 g/mL.总酚得率为8.21 mgGAE/g,达到80％甲醇水提取产量的84％.实验证明了超声辅助水提取多酚的可行性及RSM与GA-ANN联用在优化提取中的卓越性.

关键词：响应曲面法、遗传算法-人工神经网络、超声波、水提取、多酚

所属期刊栏目：32

分类号：R284.2(中药学)

资助基金：国家现代农业柑橘产业技术体系;中央高校基本业务费专项

在线出版日期：2020-06-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：136-143