换一批基于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
Combining BP Neural Networks and Genetic Algorithms for Optimizing the Lipase Degreasing of Brewer's Spent Grains for Insoluble Dietary Fiber Production
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犁,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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