ハイライト
•緑茶ポリフェノールの超高圧抽出を研究した。
•超高圧抽出は環境に優しい抽出技術である。
•この抽出方法は単純で効率的で速い。
•抽出収率を予測するために3層ANNモデルを調べた。

要旨
緑茶ポリフェノールの超高圧抽出を
3層人工ニューラルネットワークによってモデル化し最適化した。
フィードフォワードニューラルネットワークを使用して、
緑茶抽出物の総フェノール含量に対する
圧力、液体/固体比およびエタノール濃度の影響を評価した。
遺伝的アルゴリズムと組み合わされたニューラルネットワークも、
最も高い収量のお茶ポリフェノールを得る
条件を最適化するために使用した。
得られた人工ニューラルネットワークモデルの
最適構造は、3つの入力ニューロン、
8つのニューロンを有する1つの層、
単一のニューロンを含む1つの出力層を有する
フィードフォワードニューラルネットワークを含んでいた。
予測値と実際値が一致し、
ネットワークを一般化することができた。
ニューラルネットワークと遺伝的アルゴリズムの
組み合わせに基づいて、
緑茶ポリフェノールの最高収率のための
最適抽出条件を決定した。
最適な推定抽出条件下での実測値の
総フェノール含有量は予測値と一致した。
人工ニューラルネットワークモデルは
緑茶ポリフェノールの抽出効率を予測するための
効率的な定量的ツールである。

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0308814613002471