【摘 要】
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黄酮,是桑黄真菌液体发酵的二级产物,具有重要的医药价值,本文提出了一种结合粒子群算法和BP神经网络的混合智能算法,用于优化桑黄液体发酵的实验环境和提高黄酮产量.本文中
【机 构】
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中国石油大学（华东）计算机与通信工程学院
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黄酮,是桑黄真菌液体发酵的二级产物,具有重要的医药价值,本文提出了一种结合粒子群算法和BP神经网络的混合智能算法,用于优化桑黄液体发酵的实验环境和提高黄酮产量.本文中的算法基于25组桑黄液体发酵的实验数据,训练BP神经网络模型作为黄酮产量的预测模型,实验中与传统响应面方法中的数学回归模型做了比对试验,预测准确度提高了15%.BP神经网络预测模型作为评价函数结合粒子群算法进行实验环境寻优,通过数据模拟实验,获得了桑黄液体发酵的最佳培养条件,桑黄黄酮的产量由之前的约1532.83μg/m L提高到约1896.
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