| 基于人工神经网络的茶叶咖啡因提取条件的优化 |
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| 引用本文： | 刘海臣,卓金武,吴国光. 基于人工神经网络的茶叶咖啡因提取条件的优化[J]. 应用化学, 2007, 24(4): 457-0 |
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| 作者姓名： | 刘海臣 卓金武 吴国光 |
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| 作者单位： | 中国矿业大学化工学院 |
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| 基金项目： | 中国矿业大学科研基金赞助项目 |
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| 摘 要： | 研究了浸提时间、液料比、溶剂酸碱度和浸提温度对提取效果的影响。在单因素试验的基础上对提取咖啡因的工艺条件进行了优化,优化结果显示,浸提温度在咖啡因的提取过程中影响最为显著,其次是提取时间、pH值和液料比,各因素较优的水平为浸提温度80℃,浸提时间90 min,液料比为30∶1,pH=7,并对正交实验数据分别作多元一次和二次回归,得到相应的回归方程。最后以正交实验为基础建立了人工神经网络优化模型,该模型的优化结果为浸提温度100℃,浸提时间115 min,液料比为41∶1,pH=4.5。实验证明,人工神经网络得出的结果优于正交实验,二者结果的差异在于多因素之间的交互作用。
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| 关 键 词： | 咖啡因 提取条件 优化 人工神经网络 |
| 文章编号： | 1000-0518(2007)04-0457-04 |
| 收稿时间： | 2009-06-29 |
| 修稿时间： | 2006-06-03 |
Optimization of Extraction Conditions of Caffeine in Tea Based on Artificial Neural Network |
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| LIU Hai-Chen,ZHUO Jin-Wu,WU Guo-Guang. Optimization of Extraction Conditions of Caffeine in Tea Based on Artificial Neural Network[J]. Chinese Journal of Applied Chemistry, 2007, 24(4): 457-0 |
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| Authors: | LIU Hai-Chen ZHUO Jin-Wu WU Guo-Guang |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | caffeine extraction conditions optimization artificial nerve network |
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