基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法優(yōu)化河蚌多糖超高壓提取工藝

張 斌

孫蘭萍1

施 穎

屠 康

(1. 蚌埠學(xué)院生物與食品工程系，安徽 蚌埠 233030；2. 南京農(nóng)業(yè)大學(xué)食品科技學(xué)院，江蘇 南京 210095)

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基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法優(yōu)化河蚌多糖超高壓提取工藝

張 斌1

孫蘭萍1

施 穎

屠 康

(1. 蚌埠學(xué)院生物與食品工程系，安徽 蚌埠 233030；2. 南京農(nóng)業(yè)大學(xué)食品科技學(xué)院，江蘇 南京 210095)

以取珠后的蚌肉為原料，采用超高壓方法提取河蚌多糖。利用響應(yīng)面試驗(yàn)設(shè)計(jì)獲取神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所需的訓(xùn)練樣本，利用訓(xùn)練成熟的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練和仿真，分析因素(壓力強(qiáng)度、料液比和保壓時間)以及因素間的交互作用對河蚌多糖得率的影響，并對超高壓得河蚌多糖的工藝進(jìn)行優(yōu)化。結(jié)果表明：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法比響應(yīng)面法的優(yōu)化準(zhǔn)確性高，預(yù)測值的可信度較強(qiáng)；超高壓提取河蚌多糖最佳工藝條件為：壓力強(qiáng)度340 MPa、料液比1∶42 (g/mL)、保壓時間10 min，該條件下的多糖得率預(yù)測值為7.18%，實(shí)測值為7.12%，相對誤差為0.84。該工藝具有短時、高效、環(huán)保等優(yōu)點(diǎn)，為河蚌多糖的開發(fā)利用提供技術(shù)依據(jù)。

河蚌；多糖；人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；超高壓

河蚌，屬于淡水雙殼類軟體動物，是高品質(zhì)珍珠的來源，在中國大部分地區(qū)都有分布，并有很多地區(qū)已大規(guī)模人工養(yǎng)殖[1]。河蚌取珠后的蚌肉尚未被充分利用，有的甚至被直接丟棄，造成資源浪費(fèi)和環(huán)境污染[2]。研究表明[3-4]蚌肉營養(yǎng)成分豐富，具有止渴，清熱，解毒等功效?，F(xiàn)代研究已證實(shí)河蚌肉中多糖含量豐富，且河蚌多糖具有很多生物學(xué)功能，如抗腫瘤[5]、抗病毒[6]、調(diào)節(jié)免疫[7]、降血糖[8]、抗氧化及抗炎[9]等。因此從河蚌肉中提取功能性多糖逐漸成為蚌肉研究的方向之一。

超高壓(ultra high pressure，UHP)提取技術(shù)是在常溫或低溫下將物料放入一個高壓容器內(nèi)，以水、油等液體為媒介施加100～1 000 MPa以上的壓力并保持一定的時間，然后卸壓取出。與傳統(tǒng)方法相比，該技術(shù)不僅具有時間短、能耗低、效率高、無污染等優(yōu)點(diǎn)，還能夠?qū)⑽锪现芯哂行》肿咏Y(jié)構(gòu)的營養(yǎng)成分得以較完整地保留[10-11]。目前，超高壓提取技術(shù)已經(jīng)在植物精油、水產(chǎn)品保鮮、肉制品加工及果蔬汁貯藏等方面具有良好的提取效果[12-15]。但UHP技術(shù)在河蚌多糖得方面的研究與應(yīng)用至今未見報(bào)道。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(artificial neural network，ANN)是20世紀(jì)80年代以來人工智能領(lǐng)域興起的研究熱點(diǎn)[16]。它從信息處理角度對人腦神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行抽象，建立一種簡單模型，按不同的連接方式組成不同的網(wǎng)絡(luò)。近年來，在工藝優(yōu)化的研究中，應(yīng)用最為廣泛的分析方法是ANN和響應(yīng)面(response surface methodology，RSM)，二者都是利用試驗(yàn)數(shù)據(jù)對輸入變量及輸出變量之間的關(guān)系進(jìn)行近似模擬[17]。研究[18]表明，ANN能夠克服RSM二次多項(xiàng)式的一些局限性，較為全面地反映輸出結(jié)果與工藝參數(shù)的關(guān)系。

本研究擬將超高壓技術(shù)應(yīng)用于河蚌肉多糖的提取，對多糖提取過程的關(guān)鍵因素(壓力強(qiáng)度、保壓時間及料液比)進(jìn)行模擬訓(xùn)練，構(gòu)建超高壓提取工藝條件和多糖得率之間的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型，開發(fā)一種短時、高效、環(huán)保的提取工藝，以期為河蚌多糖的提取提供理論依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 材料與設(shè)備

1.1.1 材料與試劑

河蚌：安徽省蚌埠市固鎮(zhèn)縣綠色家園家庭農(nóng)場；

氯仿、正丁醇、葡萄糖、濃硫酸等均為分析純。

1.1.2 主要儀器設(shè)備

超高壓處理設(shè)備：UHPF/3L/600 MPa型，天津市華泰森淼生物工程技術(shù)有限公司；

真空包裝機(jī)：DZ-400型，江蘇騰通包裝機(jī)械有限公司；

分析天平：FA2204B型，上海越平科技科技有限公司；

高速粉碎機(jī)：XFB-200型，吉首市中誠制藥機(jī)械廠；

冷凍干燥機(jī)：SJIA-5FE型，北京四環(huán)科學(xué)儀器廠有限公司。

1.2 試驗(yàn)方法

1.2.1 UHP法得河蚌多糖 將河蚌漂洗、去殼、去腮后取新鮮肉體，流動沖洗，并浸泡10～20 min；瀝水后自然晾干；將晾干后的蚌肉用刀片分割成約30 mm×30 mm左右的方塊形肉塊，用絞肉機(jī)絞碎后置于冷凍干燥器中干燥，將干燥后的肉塊用粉碎機(jī)粉碎，過200目篩后干燥至質(zhì)量恒定，備用。稱取蚌肉粉20 g，加一定體積的蒸餾水，混合后裝入高壓聚乙烯塑料袋，抽真空后于室溫條件下置于超高壓處理器中，按設(shè)置的因素及其對應(yīng)水平進(jìn)行高壓處理(其中壓力上升的速度為4～6 MPa/s；完成高壓處理操作后，以150～200 MPa/s 的速度緩慢卸壓)。過濾后的濾渣在相同條件下按照以上操作再次超高壓提取，合并2次得液，并在6 000 r/min 條件下離心10 min，取上清液，用無水乙醇沉淀后離心，取沉淀物真空干燥后得河蚌粗多糖。

1.2.2 響應(yīng)面試驗(yàn)設(shè)計(jì) 為了減少試驗(yàn)次數(shù)、縮短試驗(yàn)時間和避免盲目性，在預(yù)試驗(yàn)基礎(chǔ)上，運(yùn)用Design Expert 8.0軟件，采用Box-Behnken試驗(yàn)設(shè)計(jì)法確定響應(yīng)面設(shè)計(jì)的每個因素的變量范圍[19]。分別選取壓力強(qiáng)度、料液比、保壓時間3個因素為自變量，以多糖得率為響應(yīng)值，進(jìn)行響應(yīng)面設(shè)計(jì)，以此來獲取人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法所需的訓(xùn)練樣本。試驗(yàn)因子編碼及各自變量水平見表1。

表1 因素水平編碼表Table 1 Encode table of factors and levels

1.2.3 多糖得率的測定與計(jì)算 采用苯酚—硫酸法[20]測定提取液中的多糖含量。按式(1)計(jì)算河蚌多糖的得率。

(1)

式中：

Y——多糖得率，%；

m——粗多糖質(zhì)量，g；

M——原料質(zhì)量，g。

1.2.4 數(shù)據(jù)樣本歸一化處理 將多糖得率試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化。歸一化公式為：

(2)

式中：

x——?dú)w一化對象；

y——?dú)w一化結(jié)果；

xmax——試驗(yàn)數(shù)據(jù)中的最大值；

xmin——試驗(yàn)數(shù)據(jù)中的最小值。

在MATLAB軟件中采用mapminmax()函數(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的歸一化與反歸一化。

1.2.5 建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 在響應(yīng)面試驗(yàn)分析的基礎(chǔ)上，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對超高壓河蚌多糖提取工藝進(jìn)行建模，并做進(jìn)一步的工藝分析和優(yōu)化[21]。為了避免過度擬合，采用級聯(lián)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對超高壓河蚌多糖提取工藝進(jìn)行建模，將壓力強(qiáng)度、料液比和保壓時間3個因素作為網(wǎng)絡(luò)的輸入，多糖得率作為網(wǎng)絡(luò)的輸出，隱含層選擇為8個節(jié)點(diǎn)，據(jù)此構(gòu)建了一個3-8-1結(jié)構(gòu)的級聯(lián)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，結(jié)構(gòu)見圖1。

圖1 級聯(lián)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Figure 1 Architecture of cascade BP neural network

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建立后，以響應(yīng)面試驗(yàn)數(shù)據(jù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本進(jìn)行訓(xùn)練與仿真，并對訓(xùn)練成熟的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行保存，用于提取工藝的分析與優(yōu)化。

1.2.6 數(shù)據(jù)處理 利用Design Expert 8.0軟件和Matlab 2011a軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理、回歸分析及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建立、訓(xùn)練和仿真。

2 結(jié)果與分析

2.1 響應(yīng)面試驗(yàn)設(shè)計(jì)

根據(jù)表1的因素水平編碼，采用 Box-Behnken設(shè)計(jì)來確定人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化需要的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。響應(yīng)面試驗(yàn)結(jié)果和方差分析見表2、3。

表2 響應(yīng)面試驗(yàn)設(shè)計(jì)及結(jié)果?Table 2 Experimental design and results of response surface methodology

? 括號內(nèi)為歸一化值。

表3 回歸模型方差分析?Table 3 Variance analysis for the regression model

利用回歸模型得到工藝的最佳條件為：壓力強(qiáng)度329.79 MPa、保壓時間10.14 min和料液比1∶38.96(g/mL)，在此條件下多糖得率為7.24%?？紤]到實(shí)際操作，將最佳工藝條件定為：壓力強(qiáng)度330 MPa、保壓時間10 min和料液比1∶40(g/mL)。

2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練與仿真

將表2中的17組歸一化后的試驗(yàn)數(shù)據(jù)作為網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本進(jìn)行訓(xùn)練和仿真[22]。在級聯(lián)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的過程中會將用來訓(xùn)練的17組訓(xùn)練樣本按照默認(rèn)比例隨機(jī)劃分為11組訓(xùn)練樣本(train set)、3組驗(yàn)證樣本(validation set)和3組預(yù)測樣本(test set)。在Matlab軟件下進(jìn)行編程并實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程，結(jié)果見圖2～4。

圖2 誤差性能曲線圖Figure 2 Error performance

圖3 預(yù)測值與實(shí)測值誤差Figure 3 Errors between predicted and measured values

由圖2可知，在經(jīng)過5次迭代訓(xùn)練后網(wǎng)絡(luò)的驗(yàn)證誤差為0.000 44(圖中圓點(diǎn)處)，之后雖然訓(xùn)練誤差一直在減小，但是驗(yàn)證誤差已連續(xù)6次迭代訓(xùn)練后不再減少了，再繼續(xù)訓(xùn)練下去就會造成過度學(xué)習(xí)。因此該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練在訓(xùn)練了11次迭代后性能就已經(jīng)達(dá)到了訓(xùn)練要求，說明該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很好的收斂性。

由圖3可知，在17組神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測值與實(shí)測值的誤差中，除了第3、14和16這3組誤差值相對其它組誤差數(shù)據(jù)突出外，其余14組數(shù)據(jù)的誤差值均勻地分布在零的兩側(cè)，說明該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的具有較好的預(yù)測性。

經(jīng)過17組訓(xùn)練樣本訓(xùn)練后的網(wǎng)絡(luò)中3類樣本數(shù)據(jù)的回歸直線見圖4，3類樣本數(shù)據(jù)回歸直線的相關(guān)系數(shù)分別為0.999 51，0.979 86，0.866 04，所有17組訓(xùn)練樣本回歸直線的相關(guān)系數(shù)為0.960 18，說明經(jīng)過訓(xùn)練后的級聯(lián)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測值與實(shí)測值具有較好的相關(guān)性。

為了驗(yàn)證神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測性，將上述訓(xùn)練成熟的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行保存并選取4組新的因素水平組合作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，對這4組新條件下的多糖得率進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測輸出。同時在實(shí)驗(yàn)室中進(jìn)行驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)。得到的結(jié)果見表4。

對實(shí)測值和預(yù)測值兩組數(shù)據(jù)進(jìn)行t檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)分析，結(jié)果見表5。

由表5可知，在4組不同條件下的實(shí)測值與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測值之間的相關(guān)系數(shù)R=0.998 9，說明實(shí)測值和預(yù)測值高度相關(guān)。P=0.510 4>0.05，說明實(shí)測值和預(yù)測值之間沒有顯著性差異。

圖4 回歸坐標(biāo)圖Figure 4 Regression coordinates表4 預(yù)測值與實(shí)測值比較Table 4 Comparison between predicted and measured values %

表5 實(shí)測值和預(yù)測值t檢驗(yàn)Table 5 T test of measured and predicted values

綜上所述，該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有較好的預(yù)測性，可將此模型應(yīng)用于超高壓河蚌多糖提取工藝的優(yōu)化。

令w1=[-1.635 8 1.150 8 1.775 9；2.270 7 -0.075 5 1.396 4；-1.418 2 -2.010 1 1.487 5；0.647 7 0.748 9 -2.698 3；0.249 4 -1.587 2 -2.496 3；-2.176 2 1.651 5 1.121 2；2.581 2 0.141 2 1.002 4；2.128 9 -1.641 4 2.111 1]；

w2=[-0.094 0 0.223 2 0.878 6 -0.005 1 0.838 7 -0.377 4 0.104 6 0.856 5]；

w3=[0.677 7 2.111 6 0.134 3]；

b1=[2.870 8 -2.138 8 1.278 9 -0.378 1 0.991 1 -1.006 3 -2.047 5 2.073 5]’；

b2=-0.153 0；

根據(jù)級聯(lián)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖得到輸入和輸出之間的非線性映射關(guān)系為：

y=tansig[w2×tansig(w1×x+b1)+b2+w3×x],

(3)

式中：

x—— 網(wǎng)絡(luò)的輸入，在本例中是由壓力強(qiáng)度、料液比和保壓時間3個因素水平編碼構(gòu)成的矢量；

y—— 在給定輸入條件下神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測輸出；

tansig( ) —— 網(wǎng)絡(luò)的傳輸函數(shù)。

2.3 利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行提取工藝的分析和優(yōu)化

考慮到現(xiàn)實(shí)操作的要求，將各因素水平編碼以0.2為等差在-1至1之間進(jìn)行劃分，這樣每個因素都具有11個水平編碼，即壓力強(qiáng)度以20 MPa為等差在200～400 MPa范圍內(nèi)變化、料液比以1∶2(g/mL)為等差在1∶50～1∶30(g/mL)范圍內(nèi)變化、保壓時間以1 min為等差在5～15 min范圍內(nèi)變化。為了研究壓力強(qiáng)度、料液比和保壓時間3個因素對多糖得率的影響，先固定其中的一個因素為0水平，其它兩個因素分別取不同的水平編碼，并將3個因素的水平編碼值作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入值，利用訓(xùn)練成熟的級聯(lián)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對多糖得率進(jìn)行預(yù)測，從而得到兩個可變因素對多糖得率的交互影響[23-25]。利用Matlab軟件編程實(shí)現(xiàn)因素之間的交互作用,并以三維曲面圖和各自的投影反映結(jié)果，結(jié)果見圖5。

由圖5(a)、(b)、(d)、(f)可知，多糖得率隨著壓力強(qiáng)度的升高而增加，這是由于在較高的壓力強(qiáng)度作用下，河蚌細(xì)胞膜被破壞，蛋白質(zhì)發(fā)生變性，由于細(xì)胞內(nèi)外的壓力差，有效成分的傳質(zhì)阻力降低，有效成分充分暴露出來，有利于多糖溶出。但當(dāng)壓力強(qiáng)度增加到340 MPa以上時，多糖得率增加趨于平緩，保持微弱的增量直至結(jié)束。

圖5 壓力強(qiáng)度、料液比和保壓時間對多糖得率的影響Figure 5 Effects of pressure strength, solid- liquid ratio and pressure holding time on extraction rate of polysaccharides

由圖5(a)、(c)、(g)、(i)可知，在不同的壓力強(qiáng)度和料液比的作用下，多糖得率會隨著保壓時間的增加而提高，在8～11 min時，多糖得率逐漸增加達(dá)到最大值。這主要由于較高的壓力條件下保持一定的時間，能夠促進(jìn)溶劑快速滲入細(xì)胞內(nèi)部，多糖成分快速溶解，此時段內(nèi)使得多糖得率逐漸增加至最大值。隨著保壓時間的延長，多糖得率又出現(xiàn)降低的趨勢。

由圖5(d)、(e)、(g)、(h)可知，隨著料液比由1∶50(g/mL)逐漸變化至1∶30(g/mL)，初始多糖得率增加較為明顯，當(dāng)料液比達(dá)到1∶42～1∶38(g/mL)時，多糖得率達(dá)到最大值，這主要是在提取過程中，初始溶液濃度較低，細(xì)胞內(nèi)外形成的濃度差能夠提高傳質(zhì)動力，加速有效成分的快速溢出。當(dāng)料液比高于1∶38(g/mL)時，溶液濃度過高使得分子運(yùn)動受阻，多糖得率逐漸下降。

將壓力強(qiáng)度、保壓時間和料液比3個因素在編碼范圍內(nèi)多重循環(huán)，組成一個超大矩陣并作為級聯(lián)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入值，進(jìn)行全面的仿真預(yù)測，求得最大多糖得率，優(yōu)化超高壓提取河蚌多糖的工藝。編程運(yùn)行后得到最終優(yōu)化的結(jié)果為：壓力強(qiáng)度340 MPa，保壓時間10 min，料液比1∶42(g/mL)，此條件下的多糖得率為7.18%。

2.4 優(yōu)化結(jié)果驗(yàn)證與比較

為了驗(yàn)證級聯(lián)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對超高壓河蚌多糖得率得工藝優(yōu)化的有效性，在最佳工藝條件下，實(shí)驗(yàn)室內(nèi)進(jìn)行3次重復(fù)實(shí)驗(yàn)并取平均值作為最終結(jié)果[25]。同時在響應(yīng)面優(yōu)化出的最佳工藝條件下也進(jìn)行3次重復(fù)實(shí)驗(yàn)，結(jié)果見表6。

由表6可知，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和響應(yīng)面兩種優(yōu)化方法得到的最佳工藝條件下多糖得率的實(shí)測值分別為7.12%和7.14%，響應(yīng)面優(yōu)化法下得到的實(shí)測值略高于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化法下的實(shí)測值。但是，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化法下的測量相對誤差要明顯低于響應(yīng)面優(yōu)化法，說明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化法相對于響應(yīng)面優(yōu)化法的優(yōu)化準(zhǔn)確性高，預(yù)測值的可信度較強(qiáng)。

表6 優(yōu)化結(jié)果比較Table 6 Comparison of optimizing results

3 結(jié)論

在單因素試驗(yàn)的研究基礎(chǔ)上，采用Box-Behnken試驗(yàn)設(shè)計(jì)來確定人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化需要的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。優(yōu)化過程中采用級聯(lián)BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，相對于傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以有效地避免過度訓(xùn)練、加快收斂速度、增加網(wǎng)絡(luò)的泛化能力。將壓力強(qiáng)度、料液比和保壓時間作為網(wǎng)絡(luò)的輸入，多糖得率作為網(wǎng)絡(luò)的輸出，訓(xùn)練后的網(wǎng)絡(luò)具有較好的收斂性和準(zhǔn)確的預(yù)測性。利用訓(xùn)練成熟的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對超高壓提取河蚌多糖工藝進(jìn)行優(yōu)化，得到的結(jié)果與響應(yīng)面法的優(yōu)化結(jié)果相比較，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法優(yōu)化的結(jié)果準(zhǔn)確性高，預(yù)測值的可信度較強(qiáng)。

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Optimization on ultra high pressure extraction process of mussel polysaccharide based artificial neural network

ZHANG Bin1

SUNLan-ping1

1SHIYing1

2TUKang2

(1.DepartmentofBiologicalandFoodEngineering,BengbuUniversity,Bengbu,Anhui233030,China;2.CollegeofFoodScienceandTechnology,NanjingAgriculturalUniversity,Nanjing,Jiangsu210095,China)

Based on the raw materials of mussel meat after taking out the pearl, ultra high pressure is used to extract mussel polysaccharide. The response surface experimental design was used to get the training samples for the neutral network, while the sophisticated neutral network was used for training and stimulating, analyzing extraction factors (pressure strength, solid- liquid ratio and pressure holding time), the interaction between the factors that affected the extraction rate of mussel polysaccharide, and optimizing the ultra high pressure extraction process of mussel polysaccharide. The results showed that artificial neutral network optimization was more accurate than response surface method optimization, and the reliability of predictive value was greater. The optimum conditions for ultra high pressure extraction of mussel polysaccharide were: the pressure strength 340 MPa, the solid-liquid ratio 42∶1 (mL/g), the pressure holding time 10 min, under this condition, the predicted extraction rate of polysaccharide was 7.18%, while the measured value was 7.12%, with the relative error 0.84%. The process has the advantages of short time, high efficiency, environmental protection etc., and provides technical basis for the development and utilization of mussel polysaccharide.

mussel; polysaccharide; artificial neural network; ultral high pressure

安徽省教育廳自然科學(xué)研究重點(diǎn)項(xiàng)目(編號：KJ2013A182)；2016年高校領(lǐng)軍人才引進(jìn)資助項(xiàng)目；2014年蚌埠學(xué)院學(xué)術(shù)技術(shù)帶頭人及后備人選項(xiàng)目；安徽省質(zhì)量工程卓越工程師培養(yǎng)計(jì)劃項(xiàng)目(編號：2013zyjh040)

張斌(1979—)，男，蚌埠學(xué)院副教授，碩士。 E-mail：zhangbin207@163.com

2016—09—12

10.13652/j.issn.1003-5788.2016.11.034