鄭惠娜 章超樺 秦小明 肖秀春（水產(chǎn)品深加工廣東普通高校重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室、廣東海洋大學(xué)食品科技學(xué)院，湛江54088）（廣東海洋大學(xué)信息學(xué)院，湛江54088）

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在食品生物工程中的應(yīng)用*

鄭惠娜1**章超樺1秦小明1肖秀春2
（1水產(chǎn)品深加工廣東普通高校重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室、廣東海洋大學(xué)食品科技學(xué)院，湛江524088）（2廣東海洋大學(xué)信息學(xué)院，湛江524088）

簡(jiǎn)述了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理與使用方法，并介紹了其在食品微生物發(fā)酵、食品酶工程、食品生物活性物質(zhì)等食品生物工程領(lǐng)域的研究進(jìn)展，旨在為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在食品工業(yè)中的更廣泛應(yīng)用提供一定的理論基礎(chǔ)依據(jù)。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；食品；生物工程

生物工程技術(shù)是當(dāng)今迅速發(fā)展的高新技術(shù)，隨著食品工業(yè)的發(fā)展，發(fā)酵工程、酶工程等現(xiàn)代生物技術(shù)在食品領(lǐng)域中的應(yīng)用越來越廣泛，是未來發(fā)展最快的食品工業(yè)技術(shù)之一。然而，生物工程技術(shù)在食品開發(fā)中的應(yīng)用大多屬于非線性、非穩(wěn)態(tài)系統(tǒng)，采用傳統(tǒng)的方法建立數(shù)學(xué)模型可能與實(shí)際情況相差甚遠(yuǎn)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（artificial neural network，ANN）是近年來迅速興起的一種非線性科學(xué)，是一門集優(yōu)化、控制、預(yù)測(cè)、反饋于一體的應(yīng)用技術(shù)科學(xué)，其在人工智能領(lǐng)域發(fā)展較快，但在食品生物技術(shù)領(lǐng)域的應(yīng)用較少，還處于初步階段。本文將簡(jiǎn)單介紹ANN的基本原理，并對(duì)其在食品生物工程技術(shù)領(lǐng)域方面應(yīng)用的最新進(jìn)展進(jìn)行探討，旨在為提高產(chǎn)品品質(zhì)，引導(dǎo)食品加工向智能化、集約化的產(chǎn)業(yè)方向發(fā)展提供科學(xué)的理論基礎(chǔ)。

1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述

ANN是在人類對(duì)其大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)認(rèn)識(shí)理解的基礎(chǔ)上人工構(gòu)造的能夠?qū)崿F(xiàn)某種功能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是理論化的人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)模型，他力圖模擬人腦的一些基本特性如自組織性、自學(xué)習(xí)性、自適應(yīng)性、容錯(cuò)性等，利用對(duì)象的外部特性來建立內(nèi)部的動(dòng)態(tài)模型。作為一種黑箱理論，ANN的實(shí)質(zhì)是一種輸入轉(zhuǎn)化成輸出的數(shù)學(xué)表達(dá)式，這種數(shù)學(xué)關(guān)系由網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)來確定，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)根據(jù)具體問題進(jìn)行設(shè)計(jì)和訓(xùn)練。與其他計(jì)算機(jī)程序不同，他主要是通過對(duì)一系列樣本的“學(xué)習(xí)”而不是通過編程來解決預(yù)測(cè)、評(píng)估或識(shí)別等問題，因此，適合模擬機(jī)理不明確的過程。ANN是一種三層前向結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其典型結(jié)構(gòu)如圖1所示，具體表述為：他由按層排列的神經(jīng)元組成，接收輸入信號(hào)的單元稱輸入層，輸出信號(hào)的單元稱輸出層，不直接與輸入輸出發(fā)生聯(lián)系的單元層稱隱含層或中間層，利用ANN可以實(shí)現(xiàn)從輸入到輸出之間的非線性映射。ANN非常突出的優(yōu)點(diǎn)是可以有效地對(duì)模型不確定的數(shù)據(jù)進(jìn)行大規(guī)模非線性自適應(yīng)信息處理，訓(xùn)練好的ANN能直接進(jìn)行推理，在處理規(guī)律不明顯、變量多的問題時(shí)具有特別的優(yōu)越性。

圖1 典型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)

2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在食品生物技術(shù)中的應(yīng)用

隨著ANN技術(shù)的發(fā)展，其在食品領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛。近年來，ANN已在食品微生物發(fā)酵、食品酶工程、食品生物活性物質(zhì)等方面得到了廣泛應(yīng)用。

2.1 AN N在食品微生物發(fā)酵工程中的應(yīng)用

2.1.1 微生物培養(yǎng)基的優(yōu)化

在食品微生物發(fā)酵過程中，選擇一個(gè)最優(yōu)的培養(yǎng)基配方是影響發(fā)酵成敗的關(guān)鍵因素。然而，由于培養(yǎng)基成分較為復(fù)雜，配方優(yōu)化過程中需要考慮的因素較多，必須做大量的試驗(yàn)才能獲得優(yōu)化結(jié)果。因此，許多研究工作者開始運(yùn)用ANN進(jìn)行培養(yǎng)基優(yōu)化。國(guó)外學(xué)者Fang等采用ANN和遺傳算法相結(jié)合對(duì)莫格假絲酵母（Candida mogii）發(fā)酵木糖醇的培養(yǎng)基進(jìn)行優(yōu)化。由建立的ANN模型得到的優(yōu)化結(jié)果條件進(jìn)行試驗(yàn)，木糖醇的產(chǎn)量比先前提高了15%。Liu等采用ANN優(yōu)化嗜酸氧化亞鐵硫桿菌（Acidithiobacillus thiooxidans） 培養(yǎng)基的三個(gè)重要組成成分 KH2PO4、（NH4）2SO4、MgSO4，研究結(jié)果表明建立的ANN模型能夠準(zhǔn)確進(jìn)行實(shí)驗(yàn)預(yù)測(cè)，為非線性和非穩(wěn)態(tài)的生物反應(yīng)過程提供了有效的研究工具。近年來，國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)ANN在微生物培養(yǎng)基優(yōu)化方面的研究也做了大量的工作。羅建平等等采用ANN結(jié)合實(shí)數(shù)編碼加速遺傳算法對(duì)懷槐懸浮細(xì)胞合成異酮的培養(yǎng)基進(jìn)行優(yōu)化，研究結(jié)果表明由模型優(yōu)化的培養(yǎng)基中實(shí)際異黃酮的產(chǎn)率比正交試驗(yàn)優(yōu)化的培養(yǎng)基異黃酮的產(chǎn)率提高近1.5倍。高夢(mèng)祥等將ANN和正交試驗(yàn)相結(jié)合，提出了一種新的數(shù)據(jù)處理和分析方法，利用ANN特有的自學(xué)能力，通過仿真、評(píng)估和優(yōu)化，獲得了側(cè)孢芽孢桿菌（Bacillus lateraporus）的發(fā)酵培養(yǎng)基配方。

2.1.2 過程控制與預(yù)測(cè)

在微生物發(fā)酵過程中，除了培養(yǎng)基對(duì)發(fā)酵過程產(chǎn)生重要影響外，發(fā)酵時(shí)間、溫度、pH值及發(fā)酵罐的狀態(tài)等因素都對(duì)微生物發(fā)酵產(chǎn)物的產(chǎn)量以及產(chǎn)物的感官品質(zhì)產(chǎn)生重要的影響。由于生物發(fā)酵過程的高度非線性和明顯的不確定性與時(shí)變特性，使得ANN在此過程中的應(yīng)用尤顯優(yōu)勢(shì)。李海亮等以黑木耳、糙米為原料，研究醋酸發(fā)酵的工藝條件，對(duì)接種量、搖床轉(zhuǎn)速和裝料量參數(shù)進(jìn)行了單因素和正交試驗(yàn)，摸索出參數(shù)優(yōu)化范圍，并利用ANN和遺傳算法聯(lián)合對(duì)發(fā)酵條件進(jìn)行優(yōu)化，結(jié)果表明該方法與正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)得出的結(jié)果相比，發(fā)酵酸度上升了8.0%，為發(fā)酵優(yōu)化控制提供了一種更加準(zhǔn)確的方法。蔣益虹等將ANN技術(shù)與傳統(tǒng)正交試驗(yàn)方法相結(jié)合，提出一種新的優(yōu)化工藝方法，并將該方法應(yīng)用于實(shí)際生產(chǎn)中，取得了較好的效果。楊旭華等以提高間歇式微生物發(fā)酵的產(chǎn)品得率為目標(biāo)，將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和傅立葉神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，提出發(fā)酵過程的發(fā)酵時(shí)間模型和最優(yōu)發(fā)酵溫度模型，實(shí)踐應(yīng)用表明，采用此種生產(chǎn)方案，產(chǎn)品平均得率提高5%。

2.2 AN N在食品酶工程中的應(yīng)用

2.2.1 酶反應(yīng)動(dòng)力學(xué)建模

有關(guān)動(dòng)力學(xué)模型的研究開始于20世紀(jì)初，1913年Michaelis和Menten提出采用動(dòng)力學(xué)模型來描述酶的催化作用，他們提出的模型被稱為米氏動(dòng)力學(xué)模型或簡(jiǎn)單酶動(dòng)力學(xué)模型，這個(gè)模型為現(xiàn)代酶反應(yīng)機(jī)理研究奠定了基石。由于ANN對(duì)非線性和非穩(wěn)態(tài)系統(tǒng)的酶催化反應(yīng)具有較好的預(yù)測(cè)能力，目前，已經(jīng)有部分研究將其應(yīng)用于酶反應(yīng)動(dòng)力學(xué)模型的建立。Deniz等采用ANN對(duì)麥芽糖的酶解速率進(jìn)行了預(yù)測(cè)并且建立了酶解動(dòng)力學(xué)模型，確定了動(dòng)力學(xué)常數(shù)Km及最大反應(yīng)速率Vmax。Adam等利用ANN預(yù)測(cè)不同溫度條件下胰酶水解豌豆分離蛋白的水解度，得到非常好的相關(guān)系數(shù)，并且初步建立了胰酶水解豌豆分離蛋白的動(dòng)力學(xué)模型。張宇等采用ANN模擬和預(yù)測(cè)了纖維素酶水解反應(yīng)，并與常用的響應(yīng)面模型進(jìn)行了比較，結(jié)果表明，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型比響應(yīng)面模型更適合作為研究纖維素酶水解的動(dòng)力學(xué)工具。Atena等采用ANN分析脂肪酶合成糖酯，研究結(jié)果表明，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有較好的預(yù)測(cè)能力。

2.2.2 酶解工藝優(yōu)化

酶解工藝條件受多方面因素（酶解溫度、pH值、底物濃度、酶濃度等）影響，酶反應(yīng)系統(tǒng)是非線性和非穩(wěn)態(tài)的生物反應(yīng)系統(tǒng)，傳統(tǒng)的正交試驗(yàn)和響應(yīng)面方法往往不能得到很好的優(yōu)化效果。目前，研究者使用ANN結(jié)合遺傳算法對(duì)酶解工藝進(jìn)行優(yōu)化，能得到比傳統(tǒng)方法更好的優(yōu)化結(jié)果。Deniz等對(duì)比了ANN與響應(yīng)面優(yōu)化法對(duì)酶催化反應(yīng)的模擬優(yōu)化效果，結(jié)果表明對(duì)于非線性和非穩(wěn)態(tài)系統(tǒng)的酶催化反應(yīng)，ANN表現(xiàn)出更好的數(shù)據(jù)擬合和預(yù)測(cè)能力。李琳等以大宗淡水魚資源-鳙魚肉蛋白為原料，利用具有自學(xué)習(xí)特點(diǎn)的ANN可實(shí)現(xiàn)對(duì)酶解過程的模擬仿真，對(duì)其進(jìn)行控制酶解以制備出具有清除自由基活性的鳙魚肽。陳欣等結(jié)合ANN的良好特性，利用正交試驗(yàn)獲得的數(shù)據(jù)作為ANN的訓(xùn)練樣本，建立輸入為酶解實(shí)驗(yàn)條件參數(shù)，輸出為短肽產(chǎn)率的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，研究結(jié)果表明將ANN與正交試驗(yàn)結(jié)合用于酶解實(shí)驗(yàn)條件優(yōu)化可以縮短優(yōu)化實(shí)驗(yàn)參數(shù)的時(shí)間，獲得比單純的正交試驗(yàn)更優(yōu)化的實(shí)驗(yàn)條件。

2.3 AN N在食品生物活性物質(zhì)中的應(yīng)用

2.3.1 活性物質(zhì)提取過程模擬控制

由于功能性有效成分提取條件及研究對(duì)象的復(fù)雜性，使得傳統(tǒng)的優(yōu)化方法已不能滿足實(shí)際生產(chǎn)要求，ANN可以通過模型仿真，預(yù)測(cè)提取效果，為可控化生產(chǎn)提供依據(jù)。劉英梅等研究了基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FNN）的丹參醇提取模型，理論分析和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能夠較好地根據(jù)提取條件預(yù)測(cè)提取液中有效成分的含量。趙武奇等建立了蘋果渣多酚提取工藝的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，研究了提取工藝ANN模型的遺傳算法優(yōu)化技術(shù)，結(jié)果表明，采用ANN模型能獲得最佳的提取工藝參數(shù)。蔣益虹等研究了荷葉中主要生理活性物質(zhì)生物堿的提取優(yōu)化工藝，將ANN與正交試驗(yàn)相結(jié)合，應(yīng)用于荷葉生物堿的提取工藝，獲得了實(shí)際應(yīng)用效果好的提取工藝條件。

2.3.2 活性功能預(yù)測(cè)與優(yōu)化

基于ANN對(duì)生物系統(tǒng)具有較好的預(yù)測(cè)能力，目前，許多研究者開始將其應(yīng)用于物質(zhì)活性功能預(yù)測(cè)。Claudia等將向前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（feed-forward ANN）和概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（probabilistic ANN）分別應(yīng)用于茶葉的分類及其抗氧化活性預(yù)測(cè)，均得到很好的分類及預(yù)測(cè)效果。Alvaro等采用多層神經(jīng)元（multilayer ANN）預(yù)測(cè)精油的抗氧化活性，研究結(jié)果表明對(duì)于預(yù)測(cè)化學(xué)成分復(fù)雜的天然產(chǎn)物生物活性，ANN是一種可靠快速的方法。Adam等利用ANN建立了十字花科植物（TEACexp） 抗氧化活性的預(yù)測(cè)模型，研究結(jié)果表明，模型預(yù)測(cè)值與實(shí)際試驗(yàn)值誤差小，精確度高，說明ANN在植物源性食品特性預(yù)測(cè)中具有很高的應(yīng)用價(jià)值。Ott等將ANN成功應(yīng)用于活性物質(zhì)植物提取物的代謝分類中。Huang等提出物化驅(qū)動(dòng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Phys Chem ANN） 并將其應(yīng)用于預(yù)測(cè)肽和蛋白的生物活性，得到很好的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。

3 結(jié)論與展望

食品生物過程屬于非線形、非穩(wěn)態(tài)系統(tǒng)，由于ANN對(duì)非線性系統(tǒng)具有較強(qiáng)處理能力，使其在食品生物技術(shù)開發(fā)中的應(yīng)用越來越受關(guān)注。然而，ANN在食品生物工程中的實(shí)際應(yīng)用仍有許多問題有待解決，如：訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)的選擇、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類型的選擇、網(wǎng)絡(luò)權(quán)值只收斂到局部極值而非全局極值等。因此，近年來針對(duì)ANN的一些固有缺陷，出現(xiàn)了混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與遺傳算法、模擬退火算法相結(jié)合等方法，增強(qiáng)了系統(tǒng)的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)和在線控制，使仿真系統(tǒng)具有較好的魯棒性。隨著ANN技術(shù)在食品生物工程技術(shù)中的不斷發(fā)展和完善，其在食品工業(yè)中的應(yīng)用將越來越廣。

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Application of artificial neural networks in bio-engineering of food

ZHENG Hui-na1**ZHANG Chao-hua1QIN Xiao-ming1XIAO Xiu-chun2
1（Key laboratory of aquatic product advanced processing of Guangdong higher education institutes,college of food science&technology,Guangdong ocean university，Zhanjiang 524088，China）
2（College of imformation，Guangdong ocean university，Zhanjiang 524088，China）

Artificial neural network(ANN)has strong capacity for nonlinear,non-steady-state system and is widely used for process modeling and simulation,optimization and control in biological systems.This paper outlines the basic principles and ues of artificial neural networks,and introdues its researched in food microbial fermentation,food enzyme engineering and food biologically active substances,etc.,and wish to provide some theory and base for better appliation ofANN in food industry.

artificial neutral networks；food；biological engineering

TS201.3

A

1673-6004（2012）01-0016-04

現(xiàn)代農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系建設(shè)專項(xiàng)資金資助項(xiàng)目（CARS-48-07B）；廣東省教育廳育苗工程自然科學(xué)資助項(xiàng)目（1109240）；廣東省自然科學(xué)基金項(xiàng)目（S201104000 0255）

** 鄭惠娜，女，1979出生，2006年畢業(yè)于中科院南海海洋研究所海洋生物資源綜合利用專業(yè)，博士，講師

2012-01-13