基于网络分析的五味子醇沉工艺优化研究

该文采用中心复合设计（centralcompositedesign），以醇沉后的糖去除率、五味子醇甲保留率及可溶性固形物含量为指标考察醇沉乙醇加入量、乙醇浓度、冷藏温度及冷藏时间4个醇沉工艺参数对于醇沉效果的影响。运用贝叶斯网络分析发现乙醇加入量和乙醇浓度为2个重要的醇沉工艺参数，然后运用遗传算法优化的BP人工神经网络建立2输入4输出的网络模型，所得训练集回归模型R2=0.9838，MSE=0.0011，验证集回归模型R2=0.9759，MSE=0.0018，模型拟合精度和预测效果均比较理想。研究表明该方法可有效地用于五味子醇沉过程关键工艺参数辨析与过程建模。