纳豆激酶固态发酵工艺参数的两种不同设计方法优化

作者：田智斌; 董超; 史延茂; 张聪莎; 李君华

来源：食品与发酵工业, 2013, (01): 134-141.

DOI：10.13995/j.cnki.11-1802/ts.2013.01.007

• 纳豆激酶
• 固态发酵
• 响应面法
• 人工神经网络
• 遗传算法 nattokinase
• solid-state fermentation
• response surface methodology
• artificial neural network
• genetic algorithm

采用响应面法和人工神经网络耦合遗传算法,对影响固态发酵产纳豆激酶的工艺参数进行了优化,并对这两种方法的优化效果进行评价。结果表明:在纳豆激酶固态发酵工艺参数优化中,采用人工神经网络耦合遗传算法较响应面法具有更好的数据拟合能力和预测准确度,纳豆激酶固态发酵工艺最佳参数:接种量4%,初始含水量55%,大豆装量90 g/250 mL,发酵温度36.09℃,蔗糖添加量1.5%,MgSO4.7H2O添加量0.21%,CaCl2添加量0.27%,发酵时间24 h。在该条件下发酵产物的最大酶活可达7 631.28±219.54 U/g,较单因素试验的最高水平提高了29.02%。

• 出版日期2013
• 单位河北工业大学; 河北省科学院生物研究所