响应面法和神经网络优化Acinetobacter sp.DNS32发酵基质

作者：王洋; 王志刚; 王溪; 郭火生; 孟冬芳; 张颖

来源：环境工程学报, 2013, (02): 791-795.

• 阿特拉津降解菌DNS32
• 发酵培养基
• 响应面法
• 人工神经网络
• 遗传算法
• 优化 atrazine-degrading strain DNS32
• fermentation medium
• response surface methodology
• artificial neural network
• genetic algorithm
• optimization

为了提高阿特拉津降解菌Acinetobacter sp.DNS32的产量,分别采用响应曲面法和基于人工神经网络的遗传算法对阿特拉津降解菌DNS32发酵培养基中3个重要基质成分(玉米粉、豆饼粉、K2HPO4)进行优化研究。响应曲面法确定3种成分的含量为玉米粉39.494 g/L,豆饼粉25.638 g/L和K2HPO43.265 g/L时,预测发酵活菌最大生物量为7.079×108CFU/mL,实测量为7.194×108CFU/mL;人工神经网络结合遗传算法优化确定3种主要成分含量为玉米粉为39.650 g/L,豆饼粉为25.500 g/L,K2HPO4为2.624 g/L时,预测最大值为7.1...

• 单位
  东北农业大学