基于响应面和人工神经网络-遗传算法优化液态发酵制备藕渣可溶性膳食纤维

作     者：李玲玉 刘小莉 张宏志 LI Lingyu;LIU Xiaoli;ZHANG Hongzhi

作者机构：南京农业大学食品科技学院江苏南京210095 江苏省农业科学院农产品加工研究所江苏南京210014 

出 版 物：《食品研究与开发》 (Food Research and Development)

年 卷 期：2024年第45卷第23期

页      面：100-107页

学科分类：0832[工学-食品科学与工程（可授工学、农学学位）] 08[工学] 

基　　金：江苏省科技项目(BE2022367) 

主　　题：藕渣 膳食纤维 液态发酵 人工神经网络 遗传算法 

摘      要：为实现莲藕副产物的高值化应用以及藕渣可溶性膳食纤维(soluble dietary fiber,SDF)含量的提高,该文以藕渣为原料,接种副干酪乳杆菌PC18发酵改性制备藕渣可溶性膳食纤维,通过单因素试验及Box-Behnken试验设计,探讨料液比、发酵时间、接种量对藕渣可溶性膳食纤维含量的影响,在此基础上,选用响应面(response surface methodology,RSM)和人工神经网络-遗传算法(artificial neural networks and genetic algorithms,ANN-GA)构建发酵模型,并对两者优化结果及模型参数进行比较。单因素及Box-Behnken试验结果表明,影响藕渣SDF含量主要因素主次顺序依次为发酵时间、料液比、接种量。通过验证试验及模型参数与优化结果对比分析,发现RSM与ANN-GA构建的模型整体拟合效果均较好,但ANN-GA模型预测值、试验值更高,相对误差值更低。基于ANN-GA确定最佳工艺参数为料液比1∶38(g/mL)、发酵时间48 h、接种量4.0%,经验证得到此条件下SDF含量为(5.97±0.73)%。