Warning: Wrong parameter count for strstr() in /users/0028/jumar/www/public_html/food/sqlfunc.php on line 109
Balejko J.A., Nowak Z., Balejko E., 2012. Artificial neural network as the tool in prediction rheological features of raw minced meat. Acta Sci.Pol. Technol. Aliment. 11 (3), 273-281

Wydawnictwo Uniwersytetu Przyrodniczego w Poznaniu

Biblioteka Uniwersytetu Przyrodniczego w Poznaniu

Nauka Przyroda Technologie

Thomson Routers Master List

Scopus

Ebsco

Directory of Open Acces Journals

CBR- Open Access Journals in Poland

FOOD SCIENCE CENTRAL

Index Copernicus Journal Master List

Pubmed Medline

Polska Bibliografia Naukowa

Creaive Commons

Issue 11 (3) 2012 pp. 273-281

Jerzy A. Balejko1, Zbigniew Nowak1, Edyta Balejko2

1Department of Food Engineering, West Pomeranian University of Technology in Szczecin, Poland
2
Department of Food Nutrition, West Pomeranian University of Technology, Szczecin, Poland

ИСКУССТВЕННАЯ НЕЙРОННАЯ СЕТЬ КАК ИНСТРУМЕНТ В ПРОГНОЗИРОВАНИИ РЕОЛОГИЧЕСКИХ СВОЙСТВ МЯСНОГО ФАРША

РЕЗЮМЕ

Введение. Целью исследования была разработка метода моделирования и прогнозирования реологических свойств, который может быть применен к сырому мясному фаршу на стадии приготовления смеси с заданным составом ингредиентов.
Материал и методы. Исследуемый материал содержал свиное и говяжье мясо, сало, заменители жира, лед и отвердительные смеси в различных пропорциях. Семь параметров консистенции измеряли в каждом образце сырого мясного фарша. Полученные данные были обработаны с помощью модуля искусственной нейронной сети с программным обеспечением Statistica 9,0.
Результаты. Моделью, в которой была достигнута наиболее низкая ошибка опыта, служил многослойный персептрон MLP с тремя нейронными слоями и архитектурой 7:7-11-7:7. Коэффициенты корреляции между экспериментальными и расчетными значениями в подготовке, проверке и испытаниях подмножества были похожими, и достаточно высокими (около 0,65), что  показало хорошую производительность сети.
Заключение.  Высокий процент общей дисперсии (73,5%), выявленный PCA анализом, показал, что процентный состав сырого мясного фарша может быть успешно использован в прогнозировании его реологических свойств. Статистический анализ результатов свидетельствует, что модель искусственной нейронной сети в состоянии предсказать реологические параметры и, таким образом, полный профиль консистенции мясного фарша.

Ключевые слова:
pub/.pdf Full text available in english in Adobe Acrobat format:
http://www.food.actapol.net/issue3/volume/7_3_2012.pdf
For citation:
Balejko J.A., Nowak Z., Balejko E., 2012. Artificial neural network as the tool in prediction rheological features of raw minced meat. Acta Sci.Pol., Technol. Aliment. 11 (3), 273-281
Streszczenie w języku polskim:
http://www.food.actapol.net/tom11/zeszyt3/abstrakt-7.html