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

Вантажиться...
Ескіз

Дата

2020

ORCID

DOI

Науковий ступінь

Рівень дисертації

Шифр та назва спеціальності

Рада захисту

Установа захисту

Науковий керівник

Члени комітету

Видавець

Анотація

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%.

Опис

Ключові слова

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

Бібліографічний опис

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.