摘要
本发明提供一种利用机器学习预测蜗牛活性肽最佳提取条件的方法，属于生物技术领域；包括以下步骤：S1、采集蜗牛黏液预处理参数、酶解工艺参数及后处理数据，构建标准化数据库；S2、对数据进行缺失值填充、标准化处理及特征交互项构建，生成高价值特征集；S3、采用混合机器学习模型预测活性肽得率与分子量分布，并计算综合质量评分；S4、基于多目标优化算法生成帕累托最优参数组合，输出温度、pH值、反应时间的推荐值。本发明通过机器学习建模，揭示多参数非线性关系，减少实验次数，并通过动态优化提取条件，使活性肽得率稳定在92％以上，且支持工艺参数的实时调整与远程监控，提升生产智能化水平。
