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基于人工神经网络-遗传算法的樟芝发酵培养基优化

陆震鸣  何喆  许泓瑜  史劲松  许正宏  
【摘要】:采用优化模型对药用丝状真菌樟芝的复杂发酵过程进行建模,并获得最优发酵培养基组成。对樟芝发酵过程中的形态变化过程进行了观察,并分别采用人工神经网络(ANN)和响应面法(RSM)对樟芝发酵过程进行建模,同时采用遗传算法(GA)优化了发酵培养基组成。结果表明,ANN模型比RSM模型具有更好的实验数据拟合能力和预测能力,GA计算得到樟芝生物量理论最大值为6.2 g/L,并获得发酵最佳接种量及培养基组成:孢子浓度1.76×105个/mL,葡萄糖29.1 g/L,蛋白胨9.4 g/L,黄豆粉2.8 g/L。在最佳培养条件下,樟芝生物量为(6.1±0.2)g/L。基于ANN-GA的优化方法可用于优化其他丝状真菌的复杂发酵过程,从而获得生物量或活性代谢产物。

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