响应面法和遗传算法-神经网络模型优化微波萃取蓝莓中花青素工艺

作者：薛宏坤; 刘成海; 刘钗; 徐浩; 秦庆雨; 沈柳杨; 郑先哲^*

来源：食品科学, 2018, 39(16): 280-288.

• 微波萃取
• 蓝莓
• 花青素
• 响应面
• 神经网络
• 优化

采用单因素和Box-Behnken试验,考察微波强度、萃取时间、乙醇体积分数和料液比对蓝莓中花青素萃取率的影响,并分析花青素萃取特性。采用响应面法和遗传算法-神经网络模型2种方式对微波辅助萃取蓝莓中花青素的工艺条件进行优化。结果表明:各因素对花青素萃取率影响均呈现先增加后降低的趋势。响应面法和遗传算法-神经网络模型法相对误差、决定系数R2值分别为2.71%、0.877 3和1.43%、0.904 4,说明遗传算法-神经网络模型比响应面法具有更强的预测和优化能力。最终采用遗传算法-神经网络优化获得微波萃取蓝莓中花青素最佳工艺条件:微波强度155 W/g、萃取时间53 s、乙醇体积分数56%、料液比1∶30(g/mL)。在此条件下,花青素萃取率为85.12%,并且高于响应面优化值83.32%。本研究结果可为食品加工过程中工艺参数优化提供一种有效方法。

• 出版日期2018
• 单位东北农业大学