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作者：苏适;董立强;黎莉;王双侠;王喜庆;张金凤;
单位：绥化学院食品与制药工程学院;
摘要：为提高刺五加果多糖的提取率，提出基于Box-Behnken响应面法与深度神经网络模型（deep neural network,DNN）协同优化的微波辅助离子液体提取工艺。通过响应面设计，筛选微波功率、离子液体浓度、提取时间及料液比等参数，并构建二次回归模型；利用DNN模型解析多因素间非线性关系，优化工艺条件。结果表明，DNN模型得到的最优工艺条件为微波功率350 W、离子液体浓度0.6 mol/L、提取时间35 min、料液比1∶24(g/mL)，多糖提取率为16.71%，高于响应面法优化的提取工艺结果。体外抗氧化试验显示，刺五加果多糖对羟基自由基、DPPH自由基和ABTS~+·自由基的半数抑制浓度（IC_(50)）分别为2.36,2.05,2.47 mg/mL。研究为刺五加果在功能性食品及抗衰老保健品开发中的应用提供理论依据。
关键词：刺五加果;;多糖;;工艺优化;;响应面法;;深度神经网络;;抗氧化活性
基金资助：黑龙江省自然科学基金项目（LH2023H055）;; 黑龙江省本科高校基本科研业务费项目（YWF10236240125）;; 绥化学院药食同源特色产品开发与应用创新团队项目（240107100305）
