本站原创
摘要：果酒中的黄酮类生物活性物质含量受发酵温度、糖添加量、酵母添加量及pH 值等多种因素影响，属于复杂的非线性问题，难以定量评价。针对传统回归法对果酒生物活性物质预测速度慢、预测精度低的缺点，提出了一个基于正交试验设计的改进BP神经网络生物活性物质预测模型（OED-LMBPNN）。该模型以岗稔果酒的正交试验归一化数据作为训练样本，采用Levenberg–Marquardt算法对传统的BP神经网络进行改进，预测果酒中的黄酮苷含量，并与BP网络模型预测结果比较。实验结果表明，OED-LMBPNN 模型具有速度快、准确率高的优点，是一种有效的预测模型。
关键词：生物活性物质；正交试验设计；Levenberg-Marquardt算法；预测
1009-3044（2012）32-7802-05
生物活性物质是指对人类高级生命活动具有调节功能的生理活性成分。在枸杞、柑橘等果实中富含黄酮、多糖等多种生物活性物质[1， 2]。其中，枸杞总黄酮具有清除自由基、抗氧化、抗突变、抗肿瘤、抗菌、抗病毒和调节免疫、防治血管硬化、降血糖等功能[3]；柑橘果皮中类黄酮类物质具有抗肿瘤以及保护心脑血管等多种保健和医疗功能[4]。通过发酵法酿制的枸杞、柑橘果酒因为风味好、能保留较多活性物质而深受人们青睐。受发酵温度、糖添加量、酵母添加量及pH 值等因素影响，果酒中生物活性物质的最终含量波动性很大[5]，如何有效地掌握活性物质波动的内在规律，正确地预测出活性物质的变化趋势，对于果酒的发酵过程优化，进一步提高果酒的营养和保健价值具有重要的指导意义。
传统的果酒生物活性物质预测模型通过线性回归法、响应面分析法实现，对发酵过程中的影响因子进行优化。由于影响果酒生物活性物质的因素较多，而且这些因素之间表现出较强的非线性特征，因而预测的精度不高。神经网络作为一种新出现的人工智能技术，具有很高的自适应、自组织、联想记忆及非线性映射能力很强等特点，为果酒生物活性物质的预测提供了一种新的方法[7，8，9]
该文针对果酒生物活性物质预测的特点，提出了一个基于正交试验（ OED）的改进BP神经网络果酒生物活性物质预测模型（OED-LMBPNN）。分析影响果酒生物活性物质含量的四大因素，运用正交试验所得到结果做为样本，采用Levenberg-Marquardt的改进BP神经网络算法训练网络模型，从而实现了对果酒生物活性物质的高精度预测。
关键词：生物活性物质；正交试验设计；Levenberg-Marquardt算法；预测
1009-3044（2012）32-7802-05
生物活性物质是指对人类高级生命活动具有调节功能的生理活性成分。在枸杞、柑橘等果实中富含黄酮、多糖等多种生物活性物质[1， 2]。其中，枸杞总黄酮具有清除自由基、抗氧化、抗突变、抗肿瘤、抗菌、抗病毒和调节免疫、防治血管硬化、降血糖等功能[3]；柑橘果皮中类黄酮类物质具有抗肿瘤以及保护心脑血管等多种保健和医疗功能[4]。通过发酵法酿制的枸杞、柑橘果酒因为风味好、能保留较多活性物质而深受人们青睐。受发酵温度、糖添加量、酵母添加量及pH 值等因素影响，果酒中生物活性物质的最终含量波动性很大[5]，如何有效地掌握活性物质波动的内在规律，正确地预测出活性物质的变化趋势，对于果酒的发酵过程优化，进一步提高果酒的营养和保健价值具有重要的指导意义。
传统的果酒生物活性物质预测模型通过线性回归法、响应面分析法实现，对发酵过程中的影响因子进行优化。由于影响果酒生物活性物质的因素较多，而且这些因素之间表现出较强的非线性特征，因而预测的精度不高。神经网络作为一种新出现的人工智能技术，具有很高的自适应、自组织、联想记忆及非线性映射能力很强等特点，为果酒生物活性物质的预测提供了一种新的方法[7，8，9]
摘自：本科毕业论文致谢词www.udooo.com
。该文针对果酒生物活性物质预测的特点，提出了一个基于正交试验（ OED）的改进BP神经网络果酒生物活性物质预测模型（OED-LMBPNN）。分析影响果酒生物活性物质含量的四大因素，运用正交试验所得到结果做为样本，采用Levenberg-Marquardt的改进BP神经网络算法训练网络模型，从而实现了对果酒生物活性物质的高精度预测。