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基于BP神经网络与遗传算法的苏云金芽胞杆菌发酵优化 被引量:4

Using BP Neural Network and Genetic Algorithm to Optimize the Fermentation Medium of Bacillus thuringiensis
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摘要 本文应用BP神经网络与遗传算法优化苏云金芽胞杆菌BRC-ZQL3的发酵培养基,获得最佳发酵培养基配方为:酵母膏0.3928%,玉米粉0.4928%,黄豆饼粉2%,MgSO4·7H2O0.035%,KH2PO40.025%,CaCO30.0496%;用其培养的菌株产孢量为6.3×108/mL,与响应优化的结果相比提高了7.7%。 BP neural network and genetic algorithms methods were used to optimize the fermentation medium of Bacillus thuringiensis. The best fermentation medium is 0. 392 8% yeast extract, 0. 492 8% corn mea1, 2% defatted peanut flour, 0. 035% MgSO4·7H2O, 0.025% KH2PO4, 0. 049 6% CaCO3. The spore production was 6.3 × 10^8/mL under this condition, which was 7.7% higher than that by RSM method.
作者 郭慧慧
机构地区 福建农林大学
出处 《生物技术进展》 2013年第2期137-139,共3页 Current Biotechnology
基金 国家863计划项目(2011AA10A203) 福建省科技厅产学研重点项目(2011N5003) 教育厅高校领军人才项目(k8012012a) 福建省高校杰出青年科研人才培育计划项目(JA12092)资助
关键词 苏云金芽胞杆菌 BP神经网络 遗传算法 响应面 Bacillus thuringiensis BP neural network genetic algorithm RSM
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