ВУЗ:
Составители:
Рубрика:
10
статистики, регрессионного анализа и планирования эксперимента. Слож-
ность получения адекватных моделей влияния рецептурного состава на
качественные характеристики пищевых продуктов обусловлена их доста-
точно большой начальной неопределённостью, связанной с трудноформа-
лизуемым разбросом нормативов и свойств сырья, а также характеристик
связей между физико-химическими показателями сырья и готовой про-
дукции. При этом внешние воздействия и факторы, определяющие свой-
ства сырья и продукта на различных стадиях технологического процесса,
меняются и иногда заранее не могут быть однозначно определены.
В этих условиях наряду с традиционными подходами моделирова-
ние должно быть связано с созданием адаптивных моделей в виде алго-
ритмов обучения и адаптации, основанных на методах математического
программирования в задачах опознавания, идентификации и исследова-
ния операций.
Выбор тех или иных методов и технических средств моделирования
во многом определяется целевым назначением модели, определяемым
прикладными задачами её использования в системах автоматизированно-
го расчёта и оптимизации рецептур многокомпонентных пищевых систем.
В последнее время задачи, связанные с моделированием многоком-
понентных рецептурных смесей пищевых продуктов, решают с помощью
математического программирования количественного состава – заданных
парциальных частей (компонентов), входящих в данную смесь. Исполь-
зуемые правила описания систем, состоящих из заданных компонентов
смесей, основываются, как правило, на линейных аддитивных моделях,
когда их результирующие физические, химические и другие (в том числе
потребительские) свойства являются аддитивной (взвешенной) суммой
соответствующих свойств компонентов. Задача заключается в отыскании
весовых коэффициентов и масс компонентов смеси. При моделировании
систем применяется также подход, состоящий в том, что многокомпо-
нентные рецептурные смеси описываются различными регрессионными
уравнениями, связывающими характеристики этих смесей с характери-
стиками и массовыми долями их парциальных компонентов. В основном
для этих целей используют полиномиальные зависимости функциональ-
но-технологических свойств от массовых долей их парциальных компо-
нентов второго (а иногда, но гораздо реже, третьего) порядка, обосновы-
вая выбор порядка соображениями минимизации наименьших квадратич-
ных ошибок моделей. Однако полиномиальные зависимости не всегда
согласуются с физическим смыслом задачи, что заставляет находить но-
вые приёмы для решения поставленной проблемы. Оптимизация парамет-
ров смеси позволяет обеспечить получение (с большей долей вероятно-
сти) продуктов заданного качества.
Разработка рецептур продуктов питания, отвечающих современным
физиологическим нормам, заключается в обеспечении сбалансированного
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 8
- 9
- 10
- 11
- 12
- …
- следующая ›
- последняя »
