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L-缬氨酸发酵培养基的神经网络建模与遗传算法优化

Neural Network Modeling and Genetic Algorithms for Optimizing Fermentation Medium of L-Valine

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【作者】 张慧王健陈宁

【Author】 ZHANG Hui1, WANG Jian2, CHEN Ning11. College of Bioengineering, Tianjin University of Science and Technology, Tianjin 300222;2. College of Biology and Agricultural Engineering, Jilin University, Changchun 130022, China

【机构】 天津科技大学食品科学与生物工程学院吉林大学生物与农业工程学院天津科技大学食品科学与生物工程学院 天津300222吉林长春130022天津300222

【摘要】 运用神经网络对L-缬氨酸发酵培养基组成进行建模,在神经网络模型的基础上采用遗传算法对培养基组成进行优化,得到最佳发酵培养基组成。结果表明,运用神经网络并结合遗传算法是一种行之有效的优化方法。按最佳发酵培养基组成进行发酵实验64h,可在发酵液中积累L-缬氨酸28.5g/L。

【Abstract】 Neural network is used for the modeling of fermentation medium of L-valine, based on the modeling genetic algorithms is applied to optimize the medium and the optimal fermentation medium was gained. The results show that using neural network and genetic algorithms to optimize medium is practicable. Under the optimal fermentation medium condition, the L-valine could be accumulated to 28.5 g/L after fermentation for 64 hours.

【关键词】 L-缬氨酸神经网络遗传算法优化
【Key words】 L-valineneural networkgenetic algorithmsoptimization
  • 【文献出处】 生物技术通讯 ,Letters in Biotechnology , 编辑部邮箱 ,2005年02期
  • 【分类号】TQ922.9
  • 【被引频次】8
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