基于径向基神经网络和遗传算法的聚-γ-谷氨酸发酵培养基优化

摘要

为了提高聚-γ-谷氨酸(PGA)的产量,采用正交设计方案对发酵培养基组分中谷氨酸、葡萄糖、柠檬酸、甘油的配比进行试验设计,运用径向基神经网络建立PGA产量与培养基组分浓度之间的预测模型,采用遗传算法对此模型进行全局寻优,得到四种主要组份的最佳配比:谷氨酸21.2g/L、葡萄糖75.4g/L、柠檬酸7.2g/L、甘油10.8g/L,PGA产量达到12.8g/L,采用上述方法优化后的培养基使PGA的产量原始培养基提高了39.1%.