童 冰，郭 萌

（漳州職業(yè)技術(shù)學(xué)院 計(jì)算機(jī)工程系，福建 漳州 363000）

新霉素發(fā)酵過程機(jī)理復(fù)雜，影響產(chǎn)量因素較多。 如何確定合適的發(fā)酵培養(yǎng)基和發(fā)酵工藝對(duì)生產(chǎn)成本控制非常關(guān)鍵。 因培養(yǎng)基配方將直接影響到發(fā)酵水平和原料成本的高低，故有必要對(duì)各組分濃度的高低進(jìn)行優(yōu)化[1]。 微生物培養(yǎng)基優(yōu)化的傳統(tǒng)方法是基于機(jī)理研究的單因素法和多因素同時(shí)研究的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)法，利用實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)建立目標(biāo)因子與影響因子間的回歸方程，然后對(duì)該模型進(jìn)行單純形法尋優(yōu)或使用其他方法來求得各影響因子的最優(yōu)濃度配比[2]。 BP (back Propagation)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是基于模仿大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和功能而建立起來的一種信息處理系統(tǒng)，它以其具有能動(dòng)地適用環(huán)境的變化以及在數(shù)據(jù)中尋找相關(guān)規(guī)律的能力而著稱，該過程以實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過迭代計(jì)算而獲得相關(guān)數(shù)學(xué)模型，在處理非線性方面問題表現(xiàn)突出，特別適用于研究各因素與結(jié)果之間關(guān)系的復(fù)雜非線性系統(tǒng)[3]。 遺傳算法(GA)能實(shí)現(xiàn)隨機(jī)、自適應(yīng)，并進(jìn)行全局搜索，該算法通過隨機(jī)選擇、交叉、和變異等過程來實(shí)現(xiàn)全局尋優(yōu)，適合處理傳統(tǒng)搜索方法難于處理的復(fù)雜非線性問題尋優(yōu)，在發(fā)酵培養(yǎng)基優(yōu)化方面有較好的尋優(yōu)能力[4-5]。

本研究以新霉素效價(jià)為考察指標(biāo)，利用BP 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建培養(yǎng)基組分與新霉素效價(jià)之間的數(shù)學(xué)模型，后續(xù)采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法耦合對(duì)發(fā)酵培養(yǎng)基配方進(jìn)行全局尋優(yōu)，以期獲得最優(yōu)配比的新霉素發(fā)酵培養(yǎng)基，為后續(xù)研究奠定基礎(chǔ)。

1 材料與方法

1.1 菌種

弗氏鏈霉菌由本實(shí)驗(yàn)室保存。

1.2 培養(yǎng)基與培養(yǎng)條件

搖瓶發(fā)酵培養(yǎng)基：花生餅粉，玉米淀粉，玉米漿，酵母粉，硫酸鎂，葡萄糖，蛋白胨，Na2HPO4，(NH4)2SO4，輕質(zhì) CaCO3，淀粉酶(4 KAT/g)，滅菌前 pH7.5，接種量 10%，500 mL 三角瓶中裝液量為 50 mL，在 35 ℃和240 r/min 搖床上發(fā)酵至110～120 h 結(jié)束。

1.3 分析方法

新霉素素效價(jià)：產(chǎn)物濃度測(cè)定采用OPA 柱前衍生化方法[6]。

2 結(jié)果和討論

2.1 實(shí)驗(yàn)樣本的均勻設(shè)計(jì)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一般用正交實(shí)驗(yàn)或均勻設(shè)計(jì)樣本。 本研究根據(jù)新霉素發(fā)酵培養(yǎng)基配方，在單因素試驗(yàn)的基礎(chǔ)上選擇玉米粉、花生粉、(NH4)2SO4、玉米漿、磷酸鹽、硫酸鎂這6 種主要影響新霉素效價(jià)的培養(yǎng)基來安排均勻設(shè)計(jì)，根據(jù)均勻設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果作為BP 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練樣本。這6 個(gè)因素在考察范圍內(nèi)分成12 個(gè)水平，使用U12(126)擬水平的均勻表安排實(shí)驗(yàn)，結(jié)果見表1。

表1 均勻設(shè)計(jì)方案與結(jié)果

2.2 BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立與訓(xùn)練

建模中用均勻設(shè)計(jì)法得到的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本。 以發(fā)酵培養(yǎng)基中的玉米粉、花生粉、(NH4)2SO4、玉米漿、磷酸鹽、硫酸鎂的初始濃度作為輸入變量，發(fā)酵終止時(shí)的新霉素效價(jià)作為輸出變量，采用BP 算法建模，神經(jīng)元活化函數(shù)為Sigmoid，所用網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)優(yōu)化后為單隱含層[7]。

根據(jù)影響新霉素發(fā)酵效價(jià)的主要因素設(shè)計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，通過選用合適的初始權(quán)值和學(xué)習(xí)速率，設(shè)定訓(xùn)練結(jié)束條件對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。 主要訓(xùn)練操作如下：①隨機(jī)初始化權(quán)值；②確定輸入和輸出目標(biāo)值；③確定網(wǎng)絡(luò)實(shí)際輸出；④不斷修正權(quán)值，從輸出層開始，將目標(biāo)輸出與實(shí)際輸出間的誤差信號(hào)反向傳播回去，再進(jìn)行各連接權(quán)值的修正使誤差最小；⑤滿足誤差訓(xùn)練要求，輸出訓(xùn)練結(jié)果，終止訓(xùn)練，否則回到②繼續(xù)進(jìn)行訓(xùn)練[8]。 在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建中，隱層神經(jīng)元數(shù)N，學(xué)習(xí)速率η，動(dòng)量因子α 是影響模型收斂性和穩(wěn)定性的重要因素。 網(wǎng)絡(luò)的隱層神經(jīng)元數(shù)N，學(xué)習(xí)速率η，動(dòng)量因子α 參數(shù)采用均勻設(shè)計(jì)安排，設(shè)計(jì)水平和結(jié)果如表2 所示。 研究中設(shè)定網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練最小誤差變化率ω 為1×10-6，最小輸出相對(duì)誤差ε 為1%，設(shè)定輸出誤差連續(xù)負(fù)增長次數(shù)最大為1 000 次[9]。

表2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練設(shè)計(jì)安排及結(jié)果

從表2 可知，當(dāng)采第3 水平設(shè)計(jì)時(shí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的平均誤差最小為2.97%，故后續(xù)訓(xùn)練采用該方案的參數(shù)。 訓(xùn)練中構(gòu)建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖1，結(jié)構(gòu)為6-5-1，后續(xù)建模采用6-5-1 的拓?fù)浣Y(jié)果來構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)。

圖1 構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)

2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能檢測(cè)

因網(wǎng)絡(luò)的仿真度直接關(guān)系到后續(xù)實(shí)驗(yàn)的準(zhǔn)確性，故需對(duì)訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行驗(yàn)證。 為了檢測(cè)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的可靠性，實(shí)驗(yàn)中重新隨機(jī)安排了10 組實(shí)驗(yàn)作為新樣本進(jìn)行模擬預(yù)測(cè)，所得訓(xùn)練結(jié)果與實(shí)驗(yàn)值吻合情況如圖2 所示。

圖2 實(shí)驗(yàn)值與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)估算值的比較

由圖2 可知，擬合值與實(shí)驗(yàn)值有較好的吻合度（相對(duì)誤差絕對(duì)值小于5%），仿真度高，能夠很好地?cái)M合新霉素與各影響因素之間的內(nèi)在關(guān)系，表明網(wǎng)絡(luò)具有較好的預(yù)測(cè)功能。 因此可以用這個(gè)網(wǎng)絡(luò)來模擬新霉素效價(jià)與培養(yǎng)基之間的關(guān)系。

2.4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與遺傳算法（Genetic Algorithm）的偶合尋優(yōu)

遺傳算法是模擬生物基因的操作，主要包括基因的選擇、交叉、變異。 通過選擇和交叉兩個(gè)遺傳操作能實(shí)現(xiàn)了大部分搜索功能，而變異操作進(jìn)一步增強(qiáng)了遺傳算法的最佳尋優(yōu)能力，最終使群體進(jìn)化到最優(yōu)區(qū)域里[10]。

在前期建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，為了更好地降低實(shí)驗(yàn)強(qiáng)度，操作中通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法偶合來尋優(yōu)，即用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型相當(dāng)于模擬搖瓶過程，再將遺傳算法尋優(yōu)到的結(jié)果通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來表達(dá)，一直反復(fù)循環(huán)直到結(jié)果理想為止。

操作中令遺傳算法中種群為15，每個(gè)子串長度均為10。 每個(gè)個(gè)體(染色體)長度為50，交叉概率為0.65，突變概率為0.001[10]。 最后隨著遺傳代數(shù)的增加，適應(yīng)度平均值與最大值都越來越高。 經(jīng)過大約1 000 代的搜索后染色體的平均適應(yīng)度趨于穩(wěn)定。 遺傳算法與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)偶聯(lián)結(jié)構(gòu)如圖3。

圖3 GA 與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)偶聯(lián)結(jié)構(gòu)圖

最后通過優(yōu)化得到的培養(yǎng)基配方為：玉米粉60.12 g/L、(NH4)2SO4為14.62g/L、玉米漿為5.24 mL/100 mL、磷酸鹽1.32 g/L、花生粉20.76 g/L、硫酸鎂2.05 g/L，根據(jù)該配方進(jìn)行搖瓶發(fā)酵驗(yàn)證，新霉素?fù)u瓶發(fā)酵效價(jià)為19 210 u/mL，明顯高于優(yōu)化前的15 618 u/mL。

3 結(jié)語

BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適用于生物反應(yīng)的非線性過程建模，該方法通用性好，概括能力強(qiáng)，仿真精度較高。GA算法計(jì)算簡單、功能強(qiáng)，在解決優(yōu)化問題中具有巨大潛力。 本文針對(duì)新霉素發(fā)酵過程的特點(diǎn)，采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來描述生物反應(yīng)過程這么一個(gè)復(fù)雜而又高度非線性的體系，建立了用于發(fā)酵過程結(jié)果的估算和預(yù)測(cè)的模型。 最后通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法偶合對(duì)新霉素發(fā)酵培養(yǎng)基進(jìn)行優(yōu)化，得到新霉素?fù)u瓶發(fā)酵效價(jià)為19 210 u/mL，比優(yōu)化前提高了23%，可見BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法對(duì)新霉素發(fā)酵培養(yǎng)基優(yōu)化效果明顯。