文献类型：期刊文章

作　　者：孙益民[1,2,3] 焦容容[1,2,3] 孙若琼[2,4] 张继红[5]

机构地区：[1]安徽省功能性分子固体重点实验室,安徽芜湖241000 [2]安徽师范大学化学与材料科学学院,安徽芜湖241000 [3]安徽省天然产物超临界提取工程技术研究中心,安徽芜湖241007 [4]安徽师范大学生命科学学院,安徽芜湖241000 [5]安徽师范大学环境科学学院,安徽芜湖241000

出　　处：《食品与发酵工业》

基　　金：安徽省教育厅重点项目(KJ2008A083);芜湖市2007科技计划重点项目([2007]26号No.32[2007]26号No.9)

年　　份：2010

卷　　号：36

期　　号：7

起止页码：6-12

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2008、CAB、CAS、CSCD、CSCD2011_2012、FSTA、JST、RCCSE、RSC、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：以乙醇体积分数、提取时间、提取次数、液固比以及粒子大小为试验因素,提取率为试验指标,采用均匀设计法安排试验,建立了人工神经网络模型,对系统进行辨识。利用已训练成功的神经网络模型,采用自主提出的多因素多水平邻近分析方法,对产品提取工艺的提取时间进行了较为系统的研究,对枇杷叶中熊果酸的提取工艺进行了优化,试验结果的一致性好。得到乙醇体积分数为65%,提取时间为15 min,液固比值为10,提取次数为2,颗粒目数为40目,产率为91.40%(模型计算为91.38%)。采用该工艺从枇杷叶中提取熊果酸时,时间对产率影响是非线性的,且在其他条件不同时表现出不同的影响规律。

关 键 词：人工神经网络 熊果酸 枇杷叶 时间特性  超声波辅助提取

分 类 号：TQ914.1]