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