Анализ и оценка качества некоторых молокосодержащих продуктов
| Категория реферата: Биология и химия
| Теги реферата: контрольная работа 2, титульный лист курсовой работы
| Добавил(а) на сайт: Куприянов.
Предыдущая страница реферата | 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 | Следующая страница реферата
С применением разработанной методики установлены следующие оптимальные сроки хранения при 6 ± 2 оC: сыворотки – до 3-х суток, ультрафильтрата – до 6-ти суток, экстракта пищевых компонентов стевии – до 10-ти суток.
Для прогнозирования показателей качества сыворотки применяли мультисенсорную систему в сочетании с компьютерной обработкой сигналов сенсоров методом искусственных нейронных сетей.
Работа по прогнозированию показателей качества сыворотки включает: получение аналитических сигналов матрицы сенсоров при их одновременном экспонировании в многокомпонентной парогазовой смеси ароматобразующих веществ 3-х проб сыворотки (производители – ООО «Малыш», ЗАО «Рикон» г. Воронеж, молкомбинат «Воронежский»); обучение нейронной сети; проверку полученной модели по тестовой выборке.
Для получения корректных выходных сигналов необходимо предварительное обучение нейронной сети, которое осуществляли по величинам аналитических сигналов матрицы пьезосенсоров с пленками сорбентов на электродах, полученным при одновременном экспонировании в парах равновесной газовой фазы сыворотки. Мультисенсорный анализ трех проб сыворотки проводили каждые сутки в течение 6 дней с интервалом измерений 12 ч, сыворотку хранили при 6 ± 2 оC.
Одновременно определяли титруемую и активную кислотность проб сыворотки, показатель преломления, а также общую микробиологическую обсемененность. Значения этих показателей служили выходными параметрами для обучения нейронной сети.
Применяли трехслойную нейронную сеть с 9 нейронами во входном слое (по числу сенсоров в массиве), 22 нейронами во внутреннем слое и 4 нейронами в выходном слое (по числу выходных параметров). Для обучения сети применяли алгоритм обратного распространения ошибки.
Оценка значимости входных сигналов сети показала, что все 9 входных сигналов являются значимыми и влияют на точность прогноза. Прогнозирование показателей качества сыворотки проведено по 9 исходным признакам.
Полученная сеть прогнозирует показатели качества сыворотки практически безошибочно, относительная погрешность не превышает 1 % при прогнозировании активной и титруемой кислотности и показателя преломления, 3 % - при прогнозировании общей микробиологической обсемененности. Для проверки соответствия сети поставленной задаче нейронную сеть тестировали с применением проб сыворотки, не входивших в обучающую выборку (табл. 4).
Таблица 4
Прогнозирование показателей качества творожной сыворотки
|
Номер пробы сыворотки |
Измеренный показатель |
Прогнозируемый показатель |
Относительная погрешность прогноза, % |
|
Титруемая кислотность, 0 Т |
|||
|
1 |
85 |
83,74 |
1,5 |
|
2 Рекомендуем скачать другие рефераты по теме: рассказы, отечественная война реферат. Категории:Предыдущая страница реферата | 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 | Следующая страница реферата Поделитесь этой записью или добавьте в закладки |
|
Главная