基于BP神经网络和遗传算法研究啤酒糟不溶性膳食纤维的酶法脱脂工艺

被引：10

作者：

肖连冬

许彬

臧晋

李慧星

机构：

[1] 南阳理工学院生物与化学工程学院

来源：

食品科学 | 2010年 / 14期

关键词：

不溶性膳食纤维; 脂肪酶; BP神经网络; 遗传算法;

D O I：

暂无

中图分类号：

TS262.5 [啤酒];

学科分类号：

082203 ; 083203 ;

摘要：

采用脂肪酶对酶碱法制备啤酒糟不溶性膳食纤维(IDF)的脱脂工艺进行研究,并对制备得到的IDF成分和功能特性进行分析。在正交试验的基础上,基于BP神经网络建立脂肪酶脱脂模型,利用遗传算法优化工艺条件。BP神经网络建立的脱脂模型误差为0.0001,具有较强的逼近能力。优化得到的最佳工艺条件是加酶量0.7g、酶解温度39.6℃、酶解时间5.6h。在此条件下,脂肪去除率达74.1%。制备得到IDF的溶胀性达6.05mL/g,持水力达318.2%,具有较好的生理活性。

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页数：4

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