摘要
在发酵工业中,发酵培养基的优化对发酵水平的提高起着举足轻重的作用。而在寻求最佳发酵培养基的过程中,试验设计及统计优化发挥着重要作用。对近年来常用的试验设计及优化方法进行了综述,内容包括单因素轮换法、析因设计、均匀设计、响应面设计、人工神经网络和遗传算法等多种试验设计和优化方法,并对其进行分析和比较。
The optimization of fermentation medium is important for improving microbial production or quality in fermentation industry.Experimental design and optimization techniques play an important role for optimizing medium.In this paper,we reviewed the methodologies and techniques used in optimization of microbial medium,including one-factor-at-a-time design,factorial design,uniform design,response surface optimization（RSM）,artificial neural network（ANN） and genetic algorithms（GA）.Meanwhile,the methodologies and techniques were analyzed and evaluated comprehensively.
出处
《微生物学通报》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第6期894-903,共10页
Microbiology China
基金
南昌大学"赣江学者奖励计划"项目
中国博士后科学基金资助项目(No20080440166)
食品科学与技术国家重点实验室探索项目(NoSKLF-TS-200817)
关键词
培养基
优化
试验设计
神经网络
遗传算法
Fermentation medium
Optimization
Experimental design
Artificial neural network
Genetic algorithm
作者简介
通讯作者：Tel：86—791—8304447-8325； ：ezruan@yahoo．com
