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基于人工神经网络的牡蛎蛋白酶解动力模型的构建
被引量：
3
1
作者
郑惠娜
周春霞
+3 位作者
章超桦
肖秀春
秦小明
郝记明
《食品工业科技》
CAS
CSCD
北大核心
2014年第7期53-56,共4页
以牡蛎分离蛋白为底物,采用碱性蛋白酶(Alcalase)进行酶解,在获得一定实验数据基础上利用训练后的人工神经网络(ANN)模型对牡蛎分离蛋白酶解过程进行预测。结果表明:训练后的ANN模型决定系数R2达到0.9998,人工神经网络预测水解度DH值和...
以牡蛎分离蛋白为底物,采用碱性蛋白酶(Alcalase)进行酶解,在获得一定实验数据基础上利用训练后的人工神经网络(ANN)模型对牡蛎分离蛋白酶解过程进行预测。结果表明:训练后的ANN模型决定系数R2达到0.9998,人工神经网络预测水解度DH值和实验DH值之间具有很强的相关性,相关系数r值达到0.9957。并且在一定的酶浓度及底物浓度范围内,采用ANN预测数据,双倒数作图所得回归方程决定系数R2值达到0.9740,计算得米氏常数Km和最大反应速度V max分别为26.1g/L,8.6g/(L·min)。研究结果为人工神经网络模型在食品蛋白酶促反应动力学方面的应用提供参考。
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关键词
人工神经网络
牡蛎分离蛋白
碱性
蛋白
酶水解
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职称材料
题名
基于人工神经网络的牡蛎蛋白酶解动力模型的构建
被引量：
3
1
作者
郑惠娜
周春霞
章超桦
肖秀春
秦小明
郝记明
机构
广东省水产品加工与安全重点实验室
广东海洋大学信息学院
出处
《食品工业科技》
CAS
CSCD
北大核心
2014年第7期53-56,共4页
基金
广东省自然科学基金博士启动项目资助(S2011040000255)
现代农业产业技术体系建设专项资金资助(CARS-48-07B)
文摘
以牡蛎分离蛋白为底物,采用碱性蛋白酶(Alcalase)进行酶解,在获得一定实验数据基础上利用训练后的人工神经网络(ANN)模型对牡蛎分离蛋白酶解过程进行预测。结果表明:训练后的ANN模型决定系数R2达到0.9998,人工神经网络预测水解度DH值和实验DH值之间具有很强的相关性,相关系数r值达到0.9957。并且在一定的酶浓度及底物浓度范围内,采用ANN预测数据,双倒数作图所得回归方程决定系数R2值达到0.9740,计算得米氏常数Km和最大反应速度V max分别为26.1g/L,8.6g/(L·min)。研究结果为人工神经网络模型在食品蛋白酶促反应动力学方面的应用提供参考。
关键词
人工神经网络
牡蛎分离蛋白
碱性
蛋白
酶水解
Keywords
artificial neural networks
oyster protein isolate
alcalase hydrolysis
分类号
TS254.1 [轻工技术与工程—水产品加工及贮藏工程]
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出处
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1
基于人工神经网络的牡蛎蛋白酶解动力模型的构建
郑惠娜
周春霞
章超桦
肖秀春
秦小明
郝记明
《食品工业科技》
CAS
CSCD
北大核心
2014
3
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