Please use this identifier to cite or link to this item: http://dspace.nuft.edu.ua/jspui/handle/123456789/32014
Title: Определение перекисного числа растительных масел массивом полимерных газовых сенсоров в сочетании с машинным обучением
Authors: Калиниченко, Ася Александровна
Арсеньева, Лариса Юрьевна
Keywords: quartz crystal microbalance sensors
partial least squares regression
растительные масла
перекисное число
пьезокварцевые сенсоры
прогнозирование
регрессия на латентные структуры
vegetable oils
peroxide value
prediction
кафедра експертизи харчових продуктів
Issue Date: 2020
Citation: Калиниченко, А. А. Определение перекисного числа растительных масел массивом полимерных газовых сенсоров в сочетании с машинным обучением / А. А. Калиниченко, Л. Ю. Арсеньева // Пищевые технологии будущего: инновационные идеи, научный поиск, креативные решения : сборник материалов Международной научно-практической молодежной конференции, посвященной памяти Р. Д. Поландовой, 5 июня 2020 г. – Москва, 2020. – С. 332–337.
Abstract: Разработана методика определения перекисного числа масел с использованием нового алгоритма распознавания визуальных образов запахов электронного носа в сочетании с методом проекции на латентные структуры для проведения экспресс-анализа качества тыквенного, кунжутного и подсолнечного масел с относительной погрешностью измерения в пределах 7–10%. A new analytical technique for the determination of peroxide value in vegetable oils with the use of new algorithm of odor pattern recognition combined with partial least squares regression was developed. The approach that based on electronic nose patterns and PLSR allows to assess the quality of pumpkin, sesame and sunflower oils with a relative measurement error in the range of 7-10%.
URI: http://dspace.nuft.edu.ua/jspui/handle/123456789/32014
Appears in Collections:Матеріали конференцій

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
№46. c.331.pdf400.51 kBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.