Автоматизированное проектирование сложных многокомпонентных продуктов питания. Муратова Е.И - 37 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ТГТУ | Тамбов

Составители: 

Рубрика: 

37
Шаг 16. Находим
∑
=
+++=
n
i
i
KKKKK
1
ф
вм
ф
нс
фф
см
.
Шаг 17. Находим
∑
=
∆+=
n
i
i
1
ф
ф
см
ЖЖЖ
.
Представленный алгоритм реализован в компьютерная программе
«CheesePro 1.0», предназначенной для расчёта рецептур типовых плавле-
ных сыров [9].
3. ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ КОМПЬЮТЕРНОГО
МОДЕЛИРОВАНИЯ И ОПТИМИЗАЦИИ ПРИ РАЗРАБОТКЕ
НОВЫХ РЕЦЕПТУР
3.1. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МЕТОДА НЕЧЁТКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ
ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПОТРЕБИТЕЛЬСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК
ПИЩЕВЫХ ПРОДУКТОВ
Среди работ, посвящённых математическому моделированию рецеп-
тур и технологических режимов приготовления продуктов питания [1, 12],
наряду с традиционными регрессионными моделями используется совре-
менный математический аппарат нейронных сетей [28] и систем с нечёт-
ким выводом [10]. Неоспоримым преимуществом систем с нечётким вы-
водом является также то, что математический аппарат нечёткой логики
позволяет осуществлять анализ в том случае, если оценка исходных экс-
периментальных данных не может быть представлена в явной числовой
форме и носит субъективный характер.
Применение систем нечёткого вывода состоит из ряда процедур под-
готовки и обработки данных [3]: 1) планирование и постановка экспери-
ментальных исследований; 2) обработка массива экспериментальных дан-
ных для формулирования правил работы системы. На данном этапе может
быть использована программа Clustering, входящая в пакет MatLab, кото-
рая обеспечивает кластеризацию набора экспериментальных данных с
выявлением чётких кластеров, используемых для формулировки правил
функционирования системы; 3) построение системы с использованием
модуля Fuzzy Logic Toolbox, входящего в пакет MatLab; 4) использование
построенной системы для проектирования новых рецептур пищевых про-
дуктов. Математически функционирование экспертной системы на основе
нечёткого вывода состоит из четырёх основных этапов: фаззификации
исходных данных; вычислении значений истинности для предпосылок
каждого из предикатных правил; композиции нечётких подмножеств, на-
значенных для каждой входной переменной; приведения к чёткости (де-
фаззификация) в случае необходимости получения числового ответа.

Страницы