基于BP神经网络和GA研究啤酒糟不溶性膳食纤维的酶法脱脂工艺

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