基于支持向量機(jī)-遺傳算法灰樹(shù)花發(fā)酵模型的建立及優(yōu)化

徐 利，周麗偉，郭文強(qiáng)，張亞萍，陳 彥,*（.安徽大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院，安徽 合肥 3060；.安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)茶與食品科技學(xué)院，安徽 合肥 30036）

基于支持向量機(jī)-遺傳算法灰樹(shù)花發(fā)酵模型的建立及優(yōu)化

徐 利1，周麗偉2，郭文強(qiáng)1，張亞萍1，陳 彥1,*
（1.安徽大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院，安徽 合肥 230601；2.安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)茶與食品科技學(xué)院，安徽 合肥 230036）

對(duì)食用藥用真菌灰樹(shù)花發(fā)酵進(jìn)行建模，獲得使目標(biāo)發(fā)酵產(chǎn)物達(dá)到最大產(chǎn)量的培養(yǎng)條件。運(yùn)用支持向量機(jī)（support vector machine，SVM）方法進(jìn)行非線性擬合，并采用遺傳算法預(yù)測(cè)優(yōu)化培養(yǎng)基成分，結(jié)果表明其能夠較好預(yù)測(cè)灰樹(shù)花發(fā)酵過(guò)程。運(yùn)用此方法可在灰樹(shù)花發(fā)酵生產(chǎn)過(guò)程中根據(jù)所需產(chǎn)物控制發(fā)酵條件與時(shí)間，具有較高指導(dǎo)意義。

支持向量機(jī)；遺傳算法；發(fā)酵模型；灰樹(shù)花

徐利, 周麗偉, 郭文強(qiáng), 等. 基于支持向量機(jī)-遺傳算法灰樹(shù)花發(fā)酵模型的建立及優(yōu)化[J]. 食品科學(xué), 2016, 37(11): 143-146. DOI:10.7506/spkx1002-6630-201611025. http://www.spkx.net.cn

XU Li, ZHOU Liwei, GUO Wenqiang, et al. Establishment and optimization of a predictive model for the growth and exopolysaccharide production of Grifola frondosa based on support vector machine and genetic algorithm[J]. Food Science, 2016, 37(11): 143-146. (in Chinese with English abstract) DOI:10.7506/spkx1002-6630-201611025. http://www.spkx.net.cn

支持向量機(jī)（support vector machine，SVM）是一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法，由于SVM非線性擬合很強(qiáng)，且運(yùn)算時(shí)收斂到全局最優(yōu)解、處理小樣本時(shí)的泛化性能相對(duì)較好等優(yōu)點(diǎn)，被廣泛應(yīng)用于數(shù)學(xué)建模、智能控制等領(lǐng)域且使這些領(lǐng)域取得巨大的進(jìn)展[1-3]。遺傳算法來(lái)源于進(jìn)化論、物種選擇學(xué)說(shuō)和群體遺傳學(xué)說(shuō)，是模擬生物進(jìn)化過(guò)程與機(jī)制解決極值問(wèn)題的一種自組織、自適應(yīng)人工智能算法[4]。其以高效、自適應(yīng)及全局搜索的優(yōu)勢(shì)得到廣泛應(yīng)用。

灰樹(shù)花（Grifola frondosa）是珍稀食藥兩用真菌[5]?；覙?shù)花多糖具有抗腫瘤等多種活性[6-10]，其中灰樹(shù)花多糖D組分更是被美國(guó)食品和藥物管理局（Food and Drug Administration，F(xiàn)DA）批準(zhǔn)直接進(jìn)入二期臨床。液體發(fā)酵菌絲體與子實(shí)體藥用效果相當(dāng)，且生產(chǎn)周期短、不受氣候和季節(jié)的限制、產(chǎn)品質(zhì)量穩(wěn)定、便于工業(yè)化放大生產(chǎn)等優(yōu)點(diǎn)而日益受到人們的重視[11-13]。目前研究多偏重單獨(dú)進(jìn)行培養(yǎng)條件優(yōu)化或單獨(dú)進(jìn)行發(fā)酵動(dòng)力學(xué)研究，利用實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)建立指標(biāo)與因素間的回歸方程，但是其模型粗糙，很難說(shuō)明指標(biāo)與因素之間的非線性關(guān)系，誤差大且不能預(yù)測(cè)發(fā)酵結(jié)果[14-17]。而本實(shí)驗(yàn)所用方法則能夠有效克服以上缺點(diǎn)，使用SVM法建立模型，通過(guò)遺傳算法對(duì)SVM模型進(jìn)行全局訓(xùn)練，得到最佳方案，可以預(yù)測(cè)真菌液體發(fā)酵過(guò)程不同時(shí)間的產(chǎn)量，預(yù)測(cè)生物量的合成。

1 材料與方法

1.1 菌種、培養(yǎng)基與試劑

菌種灰樹(shù)花（Grifola frondosa）購(gòu)自中國(guó)普通微生物菌種保藏管理中心；馬鈴薯為市售。

基礎(chǔ)培養(yǎng)基組成為每1 L培養(yǎng)基含蛋白胨5 g、葡萄糖30 g、MgSO4·7H2O 1.5 g、KH2PO43 g、VB11 mg。

葡萄糖、磷酸二氫鉀、七水硫酸鎂、VB1、苯酚、濃硫酸、氫氧化鈉、亞硫酸鈉、馬鈴薯淀粉、蛋白胨國(guó)藥化學(xué)試劑有限公司；3,5-二硝基水楊酸 天津市光復(fù)精細(xì)化工研究所；酒石酸鉀 上海埃彼化學(xué)試劑有限公司；以上試劑均為國(guó)產(chǎn)分析純。

1.2 儀器與設(shè)備

MLS-3750滅菌鍋 日本Sanyo公司；BCD-285WNMVS冰箱 韓國(guó)Samsung公司；電熱恒溫鼓風(fēng)干燥箱 上海一恒科技有限公司；UV5100B紫外-可見(jiàn)光分光光度計(jì) 上海元析儀器有限公司；RE-52旋轉(zhuǎn)蒸發(fā)器 東京理化器械公司；TE612-L電子天平 北京賽多利斯儀器系統(tǒng)有限公司；ZHWY-2102C搖床 上海智城分析儀器制造有限公司。

1.3 方法

1.3.1 搖瓶發(fā)酵培養(yǎng)

將發(fā)酵培養(yǎng)基裝入搖瓶后滅菌備用，參考文獻(xiàn)[18]設(shè)計(jì)UL25（56）正交試驗(yàn)，從液體種子搖瓶中以10%接種量接種在發(fā)酵培養(yǎng)基中，置于搖床中200 r/min、25 ℃條件下培養(yǎng)8 d，培養(yǎng)結(jié)束后測(cè)定胞外多糖生成量、菌絲體干質(zhì)量等指標(biāo)[19-20]。

1.3.2 模型測(cè)試集與模型驗(yàn)證集的獲得

在考察因素的水平取值范圍內(nèi)，使用Matlab內(nèi)置的隨機(jī)數(shù)生成函數(shù)隨機(jī)生成2 組驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)表格，并將其轉(zhuǎn)變成與UL25（56）正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)表編碼一致的形式。

函數(shù)調(diào)用：

按上述方法生成的Ttest與Tval安排發(fā)酵實(shí)驗(yàn)，用于SVM模型的測(cè)試和驗(yàn)證。

1.3.3 SVM模型的建立

參考楊海龍等[21]所述培養(yǎng)條件并稍作修改，以UL25（56）實(shí)驗(yàn)中馬鈴薯淀粉添加量、VB1添加量、葡萄糖添加量、裝液量添加量的編碼值，以及時(shí)間編碼值的n 次冪，作為SVM的輸入變量，以菌絲體干質(zhì)量、胞外多糖生成量2 個(gè)實(shí)驗(yàn)值作為擬合目標(biāo)變量Y1、Y2。使用Matlab平臺(tái)下的LS-SVM工具包訓(xùn)練模型，n值為1～5以步長(zhǎng)0.05變化，計(jì)算不同n值下所得模型對(duì)Ttest測(cè)試集預(yù)測(cè)的均方根誤差，通過(guò)枚舉尋找最優(yōu)建模參數(shù)[22-23]。使均方根誤差（root mean square error，RMSE）最小的n值將被選擇用于模型訓(xùn)練。

1.3.4 優(yōu)化模型的預(yù)測(cè)精度

優(yōu)化結(jié)果所述n值n_jst，n_bwt，對(duì)應(yīng)得到2 個(gè)優(yōu)化后模型OM_JST（預(yù)測(cè)菌絲體干質(zhì)量）、OM_BWT（預(yù)測(cè)胞外多糖生成量）。繪制上述2 個(gè)優(yōu)化模型對(duì)驗(yàn)證集實(shí)驗(yàn)值的擬合曲線，觀察模型預(yù)測(cè)效果，并比較2 種模型優(yōu)化后對(duì)驗(yàn)證集實(shí)驗(yàn)值預(yù)測(cè)的均方根誤差。

1.4 遺傳算法優(yōu)化發(fā)酵條件[24]

采用浮點(diǎn)編碼方式對(duì)發(fā)酵過(guò)程中馬鈴薯淀粉添加量、VB1添加量、葡萄糖添加量、裝液量、發(fā)酵時(shí)間5 個(gè)因素在其各自取值范圍內(nèi)進(jìn)行SVM模擬推算，并以模型擬合值作為遺傳算法的適應(yīng)性函數(shù)，進(jìn)行選擇、變異、交換操作。菌絲體干質(zhì)量與胞外多糖量生成量越高，則適應(yīng)度越高。程序通過(guò)Matlab 7.6軟件和其附帶的遺傳算法工具箱編寫(xiě)完成。

2 結(jié)果與分析

2.1 正交試驗(yàn)結(jié)果

表1 UL25（56）正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)及結(jié)果Table 1 UL 1 UL2525(5 (56) design and corresponding experimental results

灰樹(shù)花發(fā)酵是時(shí)間累積過(guò)程，在灰樹(shù)花正常培養(yǎng)范圍內(nèi)，發(fā)酵時(shí)間對(duì)發(fā)酵的影響要遠(yuǎn)高于其他因素，在此處如對(duì)該正交試驗(yàn)（表1）進(jìn)行方差分析，時(shí)間所造成的考察目標(biāo)的變差將極有可能影響其他因素的顯著性分析，故在變量選擇中選取時(shí)間變量的n 次冪較為可行[25]。

2.2 SVM模型訓(xùn)練與優(yōu)化

以表1中的試驗(yàn)數(shù)據(jù)作為SVM的訓(xùn)練樣本，gam、sig2通過(guò)tunelssvm函數(shù)搜索獲得，alpha、b通過(guò)trainlssvm函數(shù)確定，根據(jù)試驗(yàn)因素的個(gè)數(shù)和優(yōu)化指標(biāo)的個(gè)數(shù)設(shè)計(jì)SVM的結(jié)果，然后用試驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)SVM進(jìn)行訓(xùn)練。圖1反映了n值變化時(shí)，建立的SVM模型對(duì)測(cè)試集菌絲體干質(zhì)量和胞外多糖生成量這2 個(gè)試驗(yàn)值預(yù)測(cè)的均方根誤差大小。Matlab中記錄的n值最優(yōu)結(jié)果為：菌絲體干質(zhì)量最優(yōu)n=2.10，胞外多糖生成量最優(yōu)n=2.05。

圖1 歸一化的不同n值所得模型對(duì)測(cè)試集的RRMMSSEEFig. 1 Predicted root-mean-square error (RMSE) using the normalized models obtained from different n-values

圖2 SVM模型對(duì)驗(yàn)證集胞外多糖生成量（a）和菌絲體干質(zhì)量（b）的預(yù)測(cè)情況Fig. 2 Prediction of EPS production (a) and dry mycelial biomass (b) for validation set using SVM model

由圖2可知，在n值分別為2.05與2.10時(shí)，胞外多糖生成量和菌絲體產(chǎn)量模型模擬結(jié)果與試驗(yàn)值的擬合度較好，兩者之間的相對(duì)誤差在5%以內(nèi)，說(shuō)明建立的SVM性能良好。由圖2還可知，當(dāng)n值取1時(shí)，與實(shí)際過(guò)程存在極大差距，當(dāng)把n的權(quán)重分別增加為n=2.10、n=2.05時(shí)，預(yù)測(cè)值與實(shí)際值接近，模型對(duì)菌絲體干質(zhì)量、胞外多糖生成量等的預(yù)測(cè)能力較好，經(jīng)計(jì)算其RMSE分別為0.421和0.139。

2.3 遺傳算法對(duì)發(fā)酵條件的優(yōu)化

2.3.1 發(fā)酵周期內(nèi)目標(biāo)產(chǎn)物的日產(chǎn)出速率的優(yōu)化

圖3 發(fā)酵物平均日產(chǎn)出速率的遺傳算法優(yōu)化過(guò)程Fig. 3 Optimal generation determined using genetic algorithm for average daily production rate of mycelia and EPS

運(yùn)用遺傳算法如圖3所示，在遺傳至53 代時(shí)，得到使每日平均產(chǎn)出菌絲體最多的發(fā)酵條件：馬鈴薯淀粉添加量51.68 g/L、VB1添加量1.50 mg/L、葡萄糖添加量5.00 g/L、裝液量112.80 mL、發(fā)酵時(shí)間6.28 d，菌絲體平均產(chǎn)出速率預(yù)測(cè)為3.67 g/（L·d）。以胞外多糖平均產(chǎn)出速率作為優(yōu)化指標(biāo)，遺傳算法運(yùn)算至57 代時(shí)，產(chǎn)出胞外多糖最大為：0.45 g/（L·d），對(duì)應(yīng)發(fā)酵條件：馬鈴薯淀粉添加量47.41 g/L、VB1添加量1.50 mg/L、葡萄糖添加量5.00 g/L、裝液量101.43 g/L、發(fā)酵培養(yǎng)5.54 d。

按上述2 組優(yōu)化條件設(shè)置驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)，重復(fù)3 次，最優(yōu)菌絲體產(chǎn)出速率對(duì)應(yīng)條件下菌絲體產(chǎn)率平均為20.27 g/L，故每天產(chǎn)出3.23 g/L，與預(yù)測(cè)值基本一致；最優(yōu)化胞外多糖產(chǎn)出速率對(duì)應(yīng)條件下胞外多糖產(chǎn)量平均值為2.45 g/L，每天平均產(chǎn)出量為0.44 g/L，證明運(yùn)用遺傳算法可以很好地優(yōu)化模型條件，當(dāng)SVM與遺傳算法相結(jié)合使用時(shí)，則可以較好地實(shí)現(xiàn)對(duì)發(fā)酵條件的優(yōu)化與產(chǎn)物的預(yù)測(cè)。

2.3.2 不同發(fā)酵時(shí)間下目標(biāo)產(chǎn)物的優(yōu)化

分別將培養(yǎng)時(shí)間固定在1～8 d，以最大菌絲體干質(zhì)量為最優(yōu)適應(yīng)度函數(shù)，使用遺傳算法得到了最佳培養(yǎng)條件，以及菌絲體最高產(chǎn)量，結(jié)果如表2所示。前6 d菌絲體干質(zhì)量迅速積累，之后菌絲體干質(zhì)量變化趨于水平，符合其生長(zhǎng)曲線，綜合考慮以培養(yǎng)時(shí)間為6 d最佳。

表2 不同發(fā)酵時(shí)間下菌絲體干質(zhì)量的優(yōu)化Table 2 Optimization of culture conditions for mycelium production at different fermentation times

分別將發(fā)酵時(shí)間固定在1～8 d，以最大胞外多糖生成量為最優(yōu)適應(yīng)度函數(shù)，使用遺傳算法得到了最佳培養(yǎng)條件、以及胞外多糖最高產(chǎn)量，結(jié)果如表3所示。

表3 不同發(fā)酵時(shí)間下胞外多糖生成量的優(yōu)化Table 3 Optimization of culture conditions for EPS production at different fermentation times

按上述各組優(yōu)化條件設(shè)置驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)，重復(fù)3 次，所得各組數(shù)據(jù)與預(yù)測(cè)值相接近，證明優(yōu)化與預(yù)測(cè)結(jié)果可行，模型擬合良好，SVM-遺傳算法能夠在發(fā)酵控制中良好運(yùn)用。

3 結(jié) 論

灰樹(shù)花在液體發(fā)酵培養(yǎng)的過(guò)程是復(fù)雜且非線性，本實(shí)驗(yàn)成功運(yùn)用SVM聯(lián)合遺傳算法預(yù)測(cè)灰樹(shù)花發(fā)酵培養(yǎng)基與生物量的關(guān)系及得到最佳生物量的培養(yǎng)條件。另外，在建立SVM預(yù)測(cè)模型時(shí)，證明了采用冪函數(shù)方法對(duì)提高模型中某個(gè)因素的權(quán)重，以提高模型預(yù)測(cè)能力的方法是可行的。SVM-遺傳算法不僅能有效地預(yù)測(cè)生物量，極大降低培養(yǎng)成本，而且可以大大減少實(shí)驗(yàn)工作量，縮短研究周期，與傳統(tǒng)固定培養(yǎng)時(shí)間方法相比具有更明確的指導(dǎo)意義，同時(shí)也為建立與優(yōu)化其他真菌發(fā)酵模型提供了借鑒。

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Establishment and Optimization of a Predictive Model for the Growth and Exopolysaccharide Production of Grifola frondosa Based on Support Vector Machine and Genetic Algorithm

XU Li1, ZHOU Liwei2, GUO Wenqiang1, ZHANG Yaping1, CHEN Yan1,*
(1. School of Life Science, Anhui University, Hefei 230601, China; 2. School of Tea and Food Science, Anhui Agricultural University, Hefei 230036, China)

To obtain the best medium constituents and culture conditions for maximum production of exopolysaccharides (EPS) by Grifola frondosa, nonlinear fitting was done using support vector machine (SVM) and the response variables, EPS production and mycelial biomass, were predicted using genetic algorithm. The results showed that the nonlinear model performed well in predicting the growth and EPS production of Grifola frondosa. The approach proposed in this study can provide a signifi cant guideline to control culture conditions and time for the production of desired products by Grifola frondosa.

support vector machine (SVM); genetic algorithm; fermentation model; Grifola frondosa

10.7506/spkx1002-6630-201611025

Q815

A

2015-05-05

安徽大學(xué)現(xiàn)代生物制造協(xié)同中心開(kāi)放課題（20150455）；安徽大學(xué)重點(diǎn)教學(xué)研究項(xiàng)目（ZLT52015038）

徐利（1990—），男，碩士研究生，研究方向?yàn)樘烊划a(chǎn)物提取純化與發(fā)酵工程。E-mail：richuriluoxl@163.com

*通信作者：陳彥（1963—），男，教授，博士，研究方向?yàn)樘欠肿由飳W(xué)與糖工程。E-mail：chenyan600@163.com