童 冰，郭 萌

（漳州职业技术学院 计算机工程系，福建 漳州 363000）

新霉素发酵过程机理复杂，影响产量因素较多。 如何确定合适的发酵培养基和发酵工艺对生产成本控制非常关键。 因培养基配方将直接影响到发酵水平和原料成本的高低，故有必要对各组分浓度的高低进行优化[1]。 微生物培养基优化的传统方法是基于机理研究的单因素法和多因素同时研究的实验设计法，利用实验数据建立目标因子与影响因子间的回归方程，然后对该模型进行单纯形法寻优或使用其他方法来求得各影响因子的最优浓度配比[2]。 BP (back Propagation)人工神经网络是基于模仿大脑神经网络结构和功能而建立起来的一种信息处理系统，它以其具有能动地适用环境的变化以及在数据中寻找相关规律的能力而著称，该过程以实验数据为基础，通过迭代计算而获得相关数学模型，在处理非线性方面问题表现突出，特别适用于研究各因素与结果之间关系的复杂非线性系统[3]。 遗传算法(GA)能实现随机、自适应，并进行全局搜索，该算法通过随机选择、交叉、和变异等过程来实现全局寻优，适合处理传统搜索方法难于处理的复杂非线性问题寻优，在发酵培养基优化方面有较好的寻优能力[4-5]。

本研究以新霉素效价为考察指标，利用BP 人工神经网络构建培养基组分与新霉素效价之间的数学模型，后续采用神经网络和遗传算法耦合对发酵培养基配方进行全局寻优，以期获得最优配比的新霉素发酵培养基，为后续研究奠定基础。

1 材料与方法

1.1 菌种

弗氏链霉菌由本实验室保存。

1.2 培养基与培养条件

摇瓶发酵培养基：花生饼粉，玉米淀粉，玉米浆，酵母粉，硫酸镁，葡萄糖，蛋白胨，Na2HPO4，(NH4)2SO4，轻质 CaCO3，淀粉酶(4 KAT/g)，灭菌前 pH7.5，接种量 10%，500 mL 三角瓶中装液量为 50 mL，在 35 ℃和240 r/min 摇床上发酵至110～120 h 结束。

1.3 分析方法

新霉素素效价：产物浓度测定采用OPA 柱前衍生化方法[6]。

2 结果和讨论

2.1 实验样本的均匀设计

神经网络一般用正交实验或均匀设计样本。 本研究根据新霉素发酵培养基配方，在单因素试验的基础上选择玉米粉、花生粉、(NH4)2SO4、玉米浆、磷酸盐、硫酸镁这6 种主要影响新霉素效价的培养基来安排均匀设计，根据均匀设计实验结果作为BP 人工神经网络训练样本。这6 个因素在考察范围内分成12 个水平，使用U12(126)拟水平的均匀表安排实验，结果见表1。

表1 均匀设计方案与结果

2.2 BP人工神经网络建立与训练

建模中用均匀设计法得到的实验数据作为神经网络的训练样本。 以发酵培养基中的玉米粉、花生粉、(NH4)2SO4、玉米浆、磷酸盐、硫酸镁的初始浓度作为输入变量，发酵终止时的新霉素效价作为输出变量，采用BP 算法建模，神经元活化函数为Sigmoid，所用网络的拓扑结构优化后为单隐含层[7]。

根据影响新霉素发酵效价的主要因素设计神经网络的拓扑结构，通过选用合适的初始权值和学习速率，设定训练结束条件对网络进行训练。 主要训练操作如下：①随机初始化权值；②确定输入和输出目标值；③确定网络实际输出；④不断修正权值，从输出层开始，将目标输出与实际输出间的误差信号反向传播回去，再进行各连接权值的修正使误差最小；⑤满足误差训练要求，输出训练结果，终止训练，否则回到②继续进行训练[8]。 在神经网络模型构建中，隐层神经元数N，学习速率η，动量因子α 是影响模型收敛性和稳定性的重要因素。 网络的隐层神经元数N，学习速率η，动量因子α 参数采用均匀设计安排，设计水平和结果如表2 所示。 研究中设定网络训练最小误差变化率ω 为1×10-6，最小输出相对误差ε 为1%，设定输出误差连续负增长次数最大为1 000 次[9]。

表2 神经网络训练设计安排及结果

从表2 可知，当采第3 水平设计时，神经网络训练的平均误差最小为2.97%，故后续训练采用该方案的参数。 训练中构建的神经网络拓扑结构如图1，结构为6-5-1，后续建模采用6-5-1 的拓扑结果来构建网络。

图1 构建神经网络的拓扑结构

2.3 神经网络性能检测

因网络的仿真度直接关系到后续实验的准确性，故需对训练的网络进行验证。 为了检测训练网络的可靠性，实验中重新随机安排了10 组实验作为新样本进行模拟预测，所得训练结果与实验值吻合情况如图2 所示。

图2 实验值与神经网络估算值的比较

由图2 可知，拟合值与实验值有较好的吻合度（相对误差绝对值小于5%），仿真度高，能够很好地拟合新霉素与各影响因素之间的内在关系，表明网络具有较好的预测功能。 因此可以用这个网络来模拟新霉素效价与培养基之间的关系。

2.4 人工神经网络与遗传算法（Genetic Algorithm）的偶合寻优

遗传算法是模拟生物基因的操作，主要包括基因的选择、交叉、变异。 通过选择和交叉两个遗传操作能实现了大部分搜索功能，而变异操作进一步增强了遗传算法的最佳寻优能力，最终使群体进化到最优区域里[10]。

在前期建立的神经网络的基础上，为了更好地降低实验强度，操作中通过神经网络和遗传算法偶合来寻优，即用人工神经网络模型相当于模拟摇瓶过程，再将遗传算法寻优到的结果通过神经网络来表达，一直反复循环直到结果理想为止。

操作中令遗传算法中种群为15，每个子串长度均为10。 每个个体(染色体)长度为50，交叉概率为0.65，突变概率为0.001[10]。 最后随着遗传代数的增加，适应度平均值与最大值都越来越高。 经过大约1 000 代的搜索后染色体的平均适应度趋于稳定。 遗传算法与人工神经网络偶联结构如图3。

图3 GA 与人工神经网络偶联结构图

最后通过优化得到的培养基配方为：玉米粉60.12 g/L、(NH4)2SO4为14.62g/L、玉米浆为5.24 mL/100 mL、磷酸盐1.32 g/L、花生粉20.76 g/L、硫酸镁2.05 g/L，根据该配方进行摇瓶发酵验证，新霉素摇瓶发酵效价为19 210 u/mL，明显高于优化前的15 618 u/mL。

3 结语

BP 神经网络适用于生物反应的非线性过程建模，该方法通用性好，概括能力强，仿真精度较高。GA算法计算简单、功能强，在解决优化问题中具有巨大潜力。 本文针对新霉素发酵过程的特点，采用人工神经网络来描述生物反应过程这么一个复杂而又高度非线性的体系，建立了用于发酵过程结果的估算和预测的模型。 最后通过神经网络和遗传算法偶合对新霉素发酵培养基进行优化，得到新霉素摇瓶发酵效价为19 210 u/mL，比优化前提高了23%，可见BP 神经网络和遗传算法对新霉素发酵培养基优化效果明显。