基于MATLAB的红曲色素提取工艺优化研究.pdf

红曲色素是一种天然的食用色素，主要从红曲霉发酵得到的红曲米粉中提取。由于其安全无毒的特性，红曲色素在食品工业中的应用越来越广泛，例如在酿酒、制醋、豆腐乳和作为天然红色素等方面。然而，传统的提取方法存在着溶剂用量高、收率低和成本高等问题，因此，研究如何优化红曲色素的提取工艺就显得格外重要。 MATLAB软件，由Mathworks公司推出，凭借其强大的数值计算能力和简洁直观的编程特性，在工程计算和科学研究领域得到了广泛的应用。MATLAB提供了丰富的工具箱和算法来解决各类问题，其中就包括了用于模拟和分析的神经网络工具箱和遗传算法工具箱。神经网络特别是BP（逆传播）神经网络是一种强大的数据分析方法，它被广泛地应用于试验数据的处理中。遗传算法（GA）是由John Holland提出的，这一算法模拟了生物进化的过程，通过自然选择和遗传变异适应环境，并将这种思想应用于计算机来求解优化问题。 在研究中，为了进一步改进红曲色素的提取工艺，孔凌云等人采用了以红曲粉为原料，以吸光度为评价指标，通过Central-Composite实验设计原则进行试验。该原则是一种设计实验的有效方法，它能够提供良好的实验结果，对工艺参数进行仿真和优化。实验中使用了MATLAB的神经网络工具箱，通过BP神经网络对红曲色素的提取工艺参数进行了仿真。此外，研究还使用了MATLAB的遗传算法工具箱对工艺参数进行了优化，以确定最佳的提取条件。 最终的优化结果表明，最优的提取工艺条件是：乙醇浓度为69%，pH值为4.4，提取温度为69℃，提取时间为75分钟。在这些条件下，得到的红曲液吸光度达到了0.216，这说明了优化后的提取工艺的效率和效果均有显著提高。 关键词：红曲色素；提取；神经网络；遗传算法 通过本研究，我们不单是为红曲色素的提取工艺提供了一种更为科学和有效的优化方法，同时也展现了MATLAB在数据分析和处理方面的强大功能和潜力。这一研究为红曲色素的提取工艺改进提供了理论依据和技术支持，对红曲色素在食品工业中的应用具有重要的指导意义。