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J-GLOBAL ID：202102258627546718   整理番号：21A0307919

BPニューラルネットワークを用いて,南極オキアミの酵素加水分解プロセスを最適化した。【JST・京大機械翻訳】

Optimization of enzymatic hydrolysis of Antarctic krill by BP neural network

著者 (5件)： Zhu Lanlan (山東理工大学農業工程与食品科学学院,山東zi博,255000;青島海洋科学与技術国家実験室,山東青島,266237) ,  Hou Zhongling (中国水産科学研究院黄海水産研究所,山東青島,266071) ,  Cui Yafei (山東農業大学食品科学与工程学院,山東泰安,271018) ,  Miao Junkui (中国水産科学研究院黄海水産研究所,山東青島,266071) ,  Leng Kailiang (中国水産科学研究院黄海水産研究所,山東青島,266071)
資料名： Shipin yu Fajiao Gongye  (Shipin yu Fajiao Gongye)
巻： 46  号： 21  ページ： 121-126  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2153A  ISSN： 0253-990X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 南極オキアミの酵素加水分解過程への影響パラメーターを探し、加水分解度を考査指標とし、多因子作用下の酵素分解実験を実施するため、BPニューラルネットワークに基づく南極オキアミの酵素加水分解プロセスモデルを構築した。78のサンプルを用いて,このニューラルネットワークモデルを83回繰り返して,精度の最良適合モデルを得た(MSEは最小値0.002242,サンプル相関係数は最大0.9569)。9つのサンプルを用いてモデルのテストを行い、9グループのデータのMSE=0.003889、R=0.9856で、このプロセスモデルは異なるプロセスパラメーターの下で南極のリンキアミナーゼ分解反応の結果を正確に記述し、予測できることが明らかになった。加水分解度の極大値および最適プロセス条件は,酵素添加量4.73%,pH6.99,温度54.0°C,および時間201.0分で,最大の加水分解度,41.20%および予測値41であった。36%に有意差がなく、このモデルのプロセス最適化結果は正確である。応答表面と比較して,BPニューラルネットワークは,高次相互作用項に起因する誤差を避けて,適合モデルの修正性が強く,適合結果がより正確であるなどの利点があった。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *最適化 ,  相互作用 ,  相関係数 ,  *加水分解 ,  分解反応 ,  酵素的分解 ,  南極 ,  プロセスパラメータ
準シソーラス用語： 神経回路網モデル ,  プロセス最適化 ,  *逆伝播ニューラルネットワーク ,  プロセスモデル ,  予測値 ,  *酵素加水分解 ,  酵素添加 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 園芸食品一般  (FJ11010D) ,  酵素の応用関連  (EB09100B)

タイトルに関連する用語 (6件)： BPニューラルネットワーク ,  南極 ,  オキアミ ,  酵素加水分解 ,  プロセス ,  最適化