《表3 模型的相关系数及显著水平分析Table 3 Correlation coefficients and significance levels for models》

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《人工神经网络耦合遗传算法优化细菌纤维素发酵培养基》

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注:1为正交实验；2为均匀设计。相关水平显示在左下方，显著水平显示在右上方

培养基成分对菌体生长及纤维素产量有很大影响，而且各因素之间存在交互作用，相关系数可以表征培养基成分之间交互作用及培养基成分与产物之间的相关性。表3是正交和均匀设计实验的相关系数分析，正交试验各自变量间的相关系数只有牛肉膏与乙醇之间有相关性，其余的均为零，而且所有的自变量与因变量的相关系数很小，最大的是磷酸氢二钠与产物产量的相关系数，为0.331 3，但P=0.179 3>0.05，没有显著性。在均匀设计试验中，各自变量之间中度相关或弱相关，葡萄糖和乙醇之间达到非常强的负相关度，并且只有这两者的负相关程度具有显著性。自变量和因变量之间也只有葡萄糖和乙醇对因变量有极强的相关度，葡萄糖对因变量是显著正相关，乙醇对因变量是显著负相关，磷酸氢二钠对因变量有强的负相关，其余的都是弱相关。总的来看，葡萄糖、乙醇、磷酸氢二钠对产物产量的相关性较强，影响较大，这为发酵培养基优化产纤维素提供了参考。相关系数表明，变量之间存在相关关系，但不能说明其因果关系，只能说明因素间共享某些特征，不能全面考察要素间的相互关系。多元回归可以真实体现培养基与产量的关系，但由于偏回归系数带有单位，导致原因对结果的效应不能直接进行比较。因此，需要进一步分析葡萄糖、乙醇、磷酸氢二钠对产物产量影响的原因。