Определение перекисного числа растительных масел массивом полимерных газовых сенсоров в сочетании с машинным обучением

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorКалиниченко, Ася Александровна
dc.contributor.authorАрсеньева, Лариса Юрьевна
dc.date.accessioned2020-10-15T09:02:20Z
dc.date.available2020-10-15T09:02:20Z
dc.date.issued2020
dc.description.abstractРазработана 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%.uk_UA
dc.identifier.citationКалиниченко, 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.uk_UA
dc.identifier.urihttps://dspace.nuft.edu.ua/handle/123456789/32014
dc.language.isootheruk_UA
dc.subjectquartz crystal microbalance sensorsuk_UA
dc.subjectpartial least squares regressionuk_UA
dc.subjectрастительные маслаuk_UA
dc.subjectперекисное числоuk_UA
dc.subjectпьезокварцевые сенсорыuk_UA
dc.subjectпрогнозированиеuk_UA
dc.subjectрегрессия на латентные структурыuk_UA
dc.subjectvegetable oilsuk_UA
dc.subjectperoxide valueuk_UA
dc.subjectpredictionuk_UA
dc.subjectкафедра експертизи харчових продуктівuk_UA
dc.titleОпределение перекисного числа растительных масел массивом полимерных газовых сенсоров в сочетании с машинным обучениемuk_UA
dc.typeThesisuk_UA

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
№46. c.331.pdf
Розмір:
400.51 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
1.71 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Матеріали конференцій