【摘 要】
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目的:获得纤维素酶酶解豆渣的最佳工艺条件,建立豆渣酶解动力学模型。方法:在单因素实验的基础上,采用响应面法(Response Surface Methodology,RSM)和遗传算法-神经网络模型(Genetic Algorithm-Neural Network,GA-ANN)两种方法研究pH、纤维素酶添加量、酶解温度和酶解时间对还原糖生成量的影响。结果:遗传算法-神经网络优化的豆渣酶解工艺条件为:pH5.2、纤维素酶添加量4.4%、酶解温度52℃、酶解时间3.2 h,在此条件下还原糖生成量为2.65
【机 构】
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邵阳学院食品与化学工程学院,豆制品加工与安全控制湖南省重点实验室,湖南省果蔬清洁加工工程技术研究中心,广州佳明食品科技有限公司
【基金项目】
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湖南省研究生科研创新项目(CX20190974),湖南省科技创新计划(2019TP1028,2019SK2122,2019NK4229)。
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目的:获得纤维素酶酶解豆渣的最佳工艺条件,建立豆渣酶解动力学模型。方法:在单因素实验的基础上,采用响应面法(Response Surface Methodology,RSM)和遗传算法-神经网络模型(Genetic Algorithm-Neural Network,GA-ANN)两种方法研究pH、纤维素酶添加量、酶解温度和酶解时间对还原糖生成量的影响。结果:遗传算法-神经网络优化的豆渣酶解工艺条件为:pH5.2、纤维素酶添加量4.4%、酶解温度52℃、酶解时间3.2 h,在此条件下还原糖生成量为2.65
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