羅　璇,李　莉

(武漢設(shè)計(jì)工程學(xué)院,食品與生物科技學(xué)院,湖北武漢 430205)

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基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的花生紅衣色素的提取研究

羅璇,李莉

(武漢設(shè)計(jì)工程學(xué)院,食品與生物科技學(xué)院,湖北武漢 430205)

目的:建立花生紅衣色素綜合評(píng)價(jià)值的BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,得出最佳提取工藝參數(shù)。方法:正交實(shí)驗(yàn)與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合,利用正交實(shí)驗(yàn)獲得的數(shù)據(jù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本,建立輸入為實(shí)驗(yàn)因素參數(shù),輸出為花生紅衣色素的綜合評(píng)價(jià)值的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型;采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬和預(yù)測(cè)花生紅衣色素提取的最佳條件和綜合評(píng)價(jià)值。結(jié)果:花生紅衣色素最佳提取條件為溫度55 ℃,提取劑為乙醇,乙醇的濃度為60%,提取時(shí)間為3 h,料液比為1∶35(g/mL)。結(jié)論:人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型準(zhǔn)確預(yù)測(cè)花生紅衣色素提取的最佳條件和綜合評(píng)價(jià)值,且得到最佳提取條件下花生紅衣色素的綜合評(píng)價(jià)值為33.0824,優(yōu)于正交實(shí)驗(yàn)33.08的綜合評(píng)價(jià)值。

花生紅衣色素,正交實(shí)驗(yàn),BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

花生是全球重要的四大油料作物(油菜、大豆、花生、芝麻)之一[1]。我國(guó)是花生生產(chǎn)大國(guó),2010年種植面積約 500 hm2,占世界花生耕作面積的20%左右,2011年,我國(guó)的花生總產(chǎn)量為1900萬(wàn)t,其中,花生紅衣占到4.1%[2]?；ㄉt衣也叫花生種皮,為紅棕色膜質(zhì),包含約7%的單寧及多種色素[3]。目前國(guó)內(nèi)外研究表明花生紅衣色素中的功能成分主要是花生紅色素,多酚物質(zhì)(百藜蘆醇和原花色素)。從花生紅衣中提取花生紅衣色素屬于固液浸提過(guò)程,由于該過(guò)程受到溶劑種類、溶劑濃度、溫度、時(shí)間、物料比等多種因素的影響,優(yōu)化其最佳的因素與水平是提高花生紅衣色素綜合評(píng)價(jià)值的基礎(chǔ)。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(artificial neural networks,ANNs)是以人腦的組織結(jié)構(gòu)和活動(dòng)規(guī)律為背景,反映了人腦的某種抽象、簡(jiǎn)化和模仿的數(shù)學(xué)模型,是基于模仿大腦功能而建立的一種信息處理系統(tǒng),具有高度的非線性映射能力、自組織和自適應(yīng)能力、記憶聯(lián)想能力等,能夠進(jìn)行復(fù)雜的邏輯操作和非線性映射[4]。目前人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已用于包括干燥、焙烤、擠壓、發(fā)酵、采后保藏、食品流變學(xué)及熱處理等食品工業(yè)領(lǐng)域[5]。在國(guó)內(nèi)也有關(guān)于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的花色苷提取的研究報(bào)道[6]。

目前國(guó)內(nèi)外還沒(méi)有關(guān)于ANN模擬和預(yù)測(cè)提取花生紅衣色素綜合評(píng)價(jià)的相關(guān)報(bào)道。本課題以低值副產(chǎn)物花生紅衣為原料,采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法建立花生紅衣色素提取工藝的預(yù)測(cè)模型,優(yōu)化其溶劑提取工藝,使其能簡(jiǎn)單、方便、快速獲得高產(chǎn)的花生紅衣色素。

1　材料與方法

1.1材料與儀器

紅花生武漢中百超市,四?；ㄉ贩N;原花色素標(biāo)準(zhǔn)品(≥98%)上海融禾醫(yī)藥科技有限公司;水乙醇,丙酮,甲醇,乙酸乙酯,氫氧化鈉,香草醛,冰醋酸,鹽酸均為分析純國(guó)藥集團(tuán)化學(xué)試劑有限公司。

722可見(jiàn)分光光度計(jì)天津市普瑞斯儀器有限公司;HH-S6電熱恒溫水浴鍋金壇市醫(yī)療儀器廠;TDL-5-A離心機(jī)上海安亭科學(xué)儀器廠;RE-52旋轉(zhuǎn)蒸發(fā)器上海亞榮生化儀器廠;DFY-300高速粉碎機(jī)溫嶺市林大機(jī)械有限公司;DHG-907385-Ⅲ電熱恒溫鼓風(fēng)干燥箱上海新苗醫(yī)療器機(jī)械有限公司。

1.2實(shí)驗(yàn)方法

1.2.1花生紅衣預(yù)處理將四粒紅花生米搓去外皮,得到花生紅衣殘片,使用高速粉粹機(jī)將花生紅衣殘片粉粹,過(guò)60目篩,與石油醚混合,裝至燒杯中,并置于30 ℃恒水浴鍋中保溫,脫脂5 h,抽濾,之后將濾渣置于通風(fēng)櫥中,經(jīng)高速粉粹機(jī)粉碎后得到花生紅衣粉末,保存在干燥器中備用。

1.2.2實(shí)驗(yàn)步驟稱取2.00 g 花生紅衣粉末于燒杯中,加入60%的乙醇,在60 ℃溫度下浸置提取2.5 h,提取液過(guò)濾,減壓濃縮回收乙醇,將濃縮液置于45 ℃恒溫鼓風(fēng)干燥箱干燥至恒重,所得的固體即為紅色素及原花色素的粗提物[6],測(cè)定原花色素含量、花生紅衣色素色價(jià)和提取率。

1.2.3原花色素含量及鹽酸-香草醛法

1.2.3.1標(biāo)準(zhǔn)曲線的制作配置原花色素標(biāo)準(zhǔn)溶液,濃度為0.5 mg/mL,分別取0.05、0.1、0.15、0.2、0.25、0.3 mL,用蒸餾水定容至0.5 mL。加入3.0 mL的4%香草醛-甲醇液和1.5 mL濃鹽酸,立即混勻,于30 ℃下顯色15 min左右,在500 nm下測(cè)定吸光值,繪制標(biāo)準(zhǔn)曲線(圖1)。

圖1　分光光度法測(cè)定原花色素含量的標(biāo)準(zhǔn)曲線Fig.1　The standard curve of the determination of the content of the original flower pigment by Spectrophotometry

1.2.3.2原花色素測(cè)定方法取提取液0.5 mL,放入試管,加入3.0 mL的4%香草醛-甲醇液和1.5 mL濃鹽酸(36%～38%),立即徹底混勻。30 ℃顯色15 min左右,在500 nm下測(cè)定吸光值,4%香草醛-甲醇液做空白對(duì)照,避光操作[7]。

式中:c-原花色素質(zhì)量濃度(mg/mL);V-花生衣中原花色素提取液體積(mL);M-花生衣質(zhì)量(g)。

1.2.4花生紅衣粗提物得率精確稱量制得的花生紅衣粗提物質(zhì)量,根據(jù)公式計(jì)算花生紅衣粗提物得率P。

式中:m-提取所得的花生紅衣粗提物質(zhì)量,g;M-提取所用花生紅衣粉末質(zhì)量,g。

1.2.5花生紅衣紅色素色價(jià)稱取約 0.1 g的固體花生紅衣粗提物,用0.01 mol/L標(biāo)準(zhǔn)氫氧化鈉溶液溶解,定容于10 mL容量瓶中。在500 nm下用0.01 mol/L氫氧化鈉溶液作參比,于1 cm比色皿中測(cè)花生紅衣粗提物的吸光度。

式中:A-花生衣紅色素溶液在500 nm下的吸光度;m-測(cè)量色價(jià)所用固體花生紅衣粗提物質(zhì)量,g。

1.2.6熵值法求權(quán)重正交實(shí)驗(yàn)多指標(biāo)綜合:對(duì)于花生紅衣色素的提取,原花色素含量、得率和色價(jià)是三個(gè)重要的評(píng)價(jià)指標(biāo)。在對(duì)提取花生紅衣色素進(jìn)行效能評(píng)價(jià)時(shí),指標(biāo)權(quán)重的確定具有舉足輕重的地位。指標(biāo)權(quán)重確定的科學(xué)、合理,評(píng)估結(jié)果的可靠性與正確性就高。熵值法是熵理論派生出來(lái)的一種權(quán)衡研究對(duì)象重要性程度的方法,以熵理論為指導(dǎo),對(duì)項(xiàng)目決策或者多目標(biāo)決策時(shí)進(jìn)行權(quán)重分配就是熵值法。按照信息熵理論的觀點(diǎn),衡量指標(biāo)體系中某一指標(biāo)的作用必須以指標(biāo)的變異程度為標(biāo)準(zhǔn)。某一指標(biāo)的變異程度與其反映的信息量是呈正比的,其變異程度越高識(shí)別作用也就越大。也就是說(shuō)某個(gè)指標(biāo)的熵值越小,其差異系數(shù)就越大,其權(quán)重則越大,從而該指標(biāo)的重要程度就越高[8]。用熵值法將三者的權(quán)重分析出來(lái),得到提取花生紅衣色素綜合評(píng)價(jià)公式。

1.2.7正交實(shí)驗(yàn)單因素實(shí)驗(yàn)表明,利用溶劑進(jìn)行花生紅衣色素提取時(shí),提取劑種類、提取劑濃度、提取時(shí)間、提取溫度、料液比對(duì)花生紅衣色素的綜合評(píng)價(jià)值均有不同程度的影響。單因素實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明最佳提取參數(shù)為:溫度60 ℃,提取劑為乙醇,乙醇的濃度為60%,提取時(shí)間為2.5 h,液料比為1∶25。按提取溫度(A)、提取劑種類(B)、提取劑濃度(C)、提取時(shí)間(D)、料液比(E),5因素4水平的正交實(shí)驗(yàn)L16(45)。

1.2.8人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取花生紅衣色素模型的建立本文選用BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

1.2.9人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)并驗(yàn)證根據(jù)人工神經(jīng)模型預(yù)測(cè)出的最佳提取花生紅衣色素的提取工藝條件,進(jìn)行實(shí)驗(yàn),做三組平行實(shí)驗(yàn),進(jìn)行驗(yàn)證。

表2　正交實(shí)驗(yàn)結(jié)果

2結(jié)果與分析

2.1熵值法求權(quán)重的結(jié)果

根據(jù)熵值法的求解步驟,用matlab軟件編寫(xiě)代碼。得到綜合評(píng)價(jià)公式:y=0.5224×得率+0.3747×原花色素含量+0.1029×色價(jià)

表1　熵值法求權(quán)重的結(jié)果

2.2正交實(shí)驗(yàn)結(jié)果

正交實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,每個(gè)因素對(duì)花生紅衣色素的提取效果的影響不同?；ㄉt衣中提取紅色素、原花色素的影響因素中,影響紅色素效果依次為提取劑、溫度、提取劑濃度、時(shí)間、料液比,其最適條件為A1B2C2D3E4,即乙醇濃度60%,溫度55 ℃,提取時(shí)間3 h,料液比1∶35。影響原花色素提取效果因素依次為提取劑、料液比、時(shí)間、溫度、提取劑濃度,5個(gè)因素的優(yōu)水平組合是A2B2C2D2E4,即乙醇濃度60%,溫度60 ℃,提取時(shí)間2.5 h,料液比1∶35。影響色價(jià)效果因素的優(yōu)水平組合是A1B2C3D2E2,即乙醇濃度65%,溫度55 ℃,提取時(shí)間2.5 h,料液比1∶25。

2.3花生紅衣色素的最佳提取條件的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化

2.3.1網(wǎng)絡(luò)層數(shù)本實(shí)驗(yàn)中僅考慮含有1個(gè)隱含層的網(wǎng)絡(luò),選取上述5個(gè)參數(shù)和1個(gè)響應(yīng)值分別作為輸入和輸出變量,建立BP網(wǎng)絡(luò)來(lái)模擬和預(yù)測(cè)提取花生紅衣色素的綜合評(píng)價(jià)。

圖2　BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Fig.2　BP network structure

2.3.2網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)參數(shù)的選取輸入層的節(jié)點(diǎn)數(shù),本實(shí)驗(yàn)輸入的是提取劑、提取劑濃度、時(shí)間、溫度、料液比五個(gè)參數(shù),即輸入層的節(jié)點(diǎn)數(shù)取5。為使網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練更加有效,對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入、輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行一定的預(yù)處理可以加快網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練速度。Matlab提供的預(yù)處理方法有歸一化處理、標(biāo)準(zhǔn)化處理和主成分分析。常采用的是歸一化處理,即將輸入、輸出數(shù)據(jù)映射到[-1,1]范圍內(nèi),訓(xùn)練結(jié)束后再反映射到原數(shù)據(jù)范圍。如果BP函數(shù)最后一層是Sigmoid函數(shù),那么整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的輸出就限制在一個(gè)較小的范圍內(nèi)(0～1之間的連續(xù)量);如果BP網(wǎng)絡(luò)最后一層是Pureline函數(shù),那么整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的輸入可以取任意值。本實(shí)驗(yàn)選擇的輸入層與隱層之間使用S型的正切函數(shù)tansig傳遞函數(shù),隱層與輸出層之間使用純線性purelin函數(shù)。針對(duì)不同的應(yīng)用,BP網(wǎng)絡(luò)提供了多種訓(xùn)練,學(xué)習(xí)方法,通常對(duì)于包含數(shù)百個(gè)權(quán)值的函數(shù)逼近網(wǎng)絡(luò),訓(xùn)練函數(shù)trainlm收斂速度最快。將RPROP算法的訓(xùn)練函數(shù)trainrp應(yīng)用于模式識(shí)別時(shí),其速度是最快的。用變梯度算法的訓(xùn)練函數(shù)traincgf,在網(wǎng)絡(luò)規(guī)模比較大的場(chǎng)合,其性能都很好。本實(shí)驗(yàn)選著的學(xué)習(xí)函數(shù)為梯度下降權(quán)值/閥值的learngd,用函數(shù)trainlm來(lái)訓(xùn)練(調(diào)整)網(wǎng)絡(luò),以均方誤差函數(shù)mse=1e-5為訓(xùn)練目標(biāo),最大訓(xùn)練次數(shù)net.trainparam.epochs為1000,訓(xùn)練時(shí)間net.trainparam.time和最小性能梯度net.trainparam.min_grad等為軟件默認(rèn)值[9]。

2.3.3BP網(wǎng)絡(luò)模型的建立及運(yùn)算結(jié)果的分析根據(jù)上面所確定的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練參數(shù),以正交實(shí)驗(yàn)中每組實(shí)驗(yàn)5個(gè)因素的數(shù)值作為輸入,以花生紅衣色素綜合評(píng)價(jià)值作為輸出。得到一個(gè)網(wǎng)絡(luò)模型,網(wǎng)絡(luò)層數(shù)為3層,輸入層5個(gè)節(jié)點(diǎn),隱含層10個(gè)節(jié)點(diǎn),輸出層1個(gè)節(jié)點(diǎn);輸入層與隱層之間使用S型的正切函數(shù)tansig傳遞函數(shù),隱層與輸出層之間使用純線性purelin函數(shù)。用函數(shù)trainlm來(lái)訓(xùn)練(調(diào)整)網(wǎng)絡(luò),以均方誤差函數(shù)mse=1e-5為訓(xùn)練目標(biāo),通過(guò)有限次嘗試,由圖2可知得到了1個(gè)恰當(dāng)?shù)腂P網(wǎng)絡(luò)模型。

圖3　提取模型網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練圖Fig.3　Network Training extraction model

2.3.4網(wǎng)絡(luò)模型的仿真與預(yù)測(cè)性能運(yùn)用訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)模型,對(duì)花生紅衣色素綜合評(píng)價(jià)值進(jìn)行計(jì)算,以驗(yàn)證網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測(cè)性能。結(jié)果如圖3,表3所示,網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)值與實(shí)驗(yàn)值能較好的擬合,最大相對(duì)誤差為0.00033,表明了網(wǎng)絡(luò)模型有良好的預(yù)測(cè)性能。由表3可知提取花生紅衣色素的正交實(shí)驗(yàn)最優(yōu)的工藝條件是A1B2C2D3E4,即乙醇濃度60%,溫度55 ℃,提取時(shí)間3 h,料液比1∶35。根據(jù)極差分析可知,五個(gè)因素對(duì)提取花生紅衣色素的綜合評(píng)價(jià)值影響有差別,其重要性依次為B>A>C>D>E,即:提取劑>溫度>提取劑濃度>時(shí)間>料液比,因此在對(duì)提取花生紅衣色素時(shí)應(yīng)謹(jǐn)慎選擇提取劑和嚴(yán)格控制提取溫度,以保證最佳提取效果。

圖4　預(yù)測(cè)值與實(shí)驗(yàn)值擬合圖Fig.4　Predicted and experimental values fit Figure

表3　花生紅衣色素提取正交實(shí)驗(yàn)樣本綜合評(píng)價(jià)值及ANNs模型仿真結(jié)果

2.3.5用BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)并驗(yàn)證的結(jié)果與分析結(jié)果表明,ANN能適合模擬與準(zhǔn)確預(yù)測(cè)花生紅衣色素的綜合評(píng)價(jià)值,是研究花生紅衣色素提取工藝的有力工具。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)的花生紅衣色素的綜合評(píng)價(jià)效果影響的主次順序?yàn)?提取劑>溫度>提取劑濃度>時(shí)間>料液比。最佳提取工藝條件:乙醇濃度60%,溫度55 ℃,提取時(shí)間3 h,料液比1∶35。由表5可知,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化結(jié)果的花生紅衣色素的綜合評(píng)價(jià)值為33.0824,優(yōu)于正交實(shí)驗(yàn)33.08的綜合評(píng)價(jià)值。

表4　實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證結(jié)果

表5　驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)及ANN模型計(jì)算結(jié)果

本實(shí)驗(yàn)提取花生紅衣中的原花色素含量的結(jié)果與參考文獻(xiàn)[9]結(jié)果基本一致?；ㄉt衣色素粗提物的得率與參考文獻(xiàn)[10]結(jié)果基本一致?；ㄉt衣紅色素的色價(jià)的結(jié)果與參考文獻(xiàn)[6,10]結(jié)果基本一致。用熵值法得到原花色素含量、提取率和色價(jià)的權(quán)重從而得出綜合評(píng)價(jià)公式。BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化提取花生紅衣色素在國(guó)內(nèi)外尚屬首例,屬于一次創(chuàng)新嘗試。

3　結(jié)論

本文采用ANN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法研究了花生紅衣色素的提取工藝,建立了花生紅衣色素綜合評(píng)價(jià)值的BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,得出了最佳提取工藝條件。結(jié)果表明當(dāng)溫度為55 ℃,提取溶劑為乙醇,乙醇的濃度為60%,提取時(shí)間為3 h,液料比為1∶35時(shí),花生紅衣色素的綜合評(píng)價(jià)值為33.0824,優(yōu)于正交實(shí)驗(yàn)33.08的綜合評(píng)價(jià)值。驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)證明模型的預(yù)測(cè)結(jié)果真實(shí)可靠。

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Extraction of red pigment of peanut-skin based on the artificial neural network

LUO Xuan,LI Li

(Wuhan Institute of Design and Sciences,School of food and Biotechnology,Wuhan 430205,China)

Objective:To get the optimal parameters of red pigment of peanut-skin,artificial neural network(ANN)model of extracting conditions based on the comprehensive values of peanut red pigment was founded. Method:Based on the training of artificial neuralnetworks using orthogonal arrays,a model for the comprehensive value of peanut red pigment as the output and the input consisting of technological peanut red pigment for extraction was developed and validated for reliability using selected specimens. The further optimization of optimal values of peanut red pigment obtained using orthogonal array design was conducted based on the AAN model by means of small-step search. Result:The optimal peanut red pigment for extraction were temperature 55 ℃,extracting agent was ethanol,60% ethanol concentration,extraction time was 3 h,material liquid ratio was 1∶35(g/mL). Conclusion:ANN-based optimization gave an exact predicted value on the extracting conditions and the comprehensive values of peanut red pigment. The comprehensive values was 33.0824,higher than the value of 33.08 from orthogonal array optimization.

peanut red pigment;orthogonal experiment;BP artificial neural network

2016-01-14

羅璇(1982-)，女，碩士，副教授，研究方向：發(fā)酵工程與食品生物技術(shù)，E-mail：luoxuan20051982@126.com。

湖北省教育廳科研項(xiàng)目(B2015205)。

TS210.9

A

1002-0306(2016)17-0162-05

10.13386/j.issn1002-0306.2016.17.023