Статті
Постійне посилання на розділhttps://dspace.nuft.edu.ua/handle/123456789/7372
Переглянути
4 результатів
Результати пошуку
Документ Інтелектуальна мультисенсорна система для аналітичного контролю ковбасних виробів(2019) Калініченко, Ася Олександрівна; Арсеньєва, Лариса ЮріївнаРозроблено методику інтелектуального аналізу хімічних образів запахів електронного носа для оцінки автентичності та мікробіологічної безпечності варених ковбасних виробів. Досліджено інформативність параметрів, вилучених з статичних відгуків мультисенсорної системи та робастність хемометричних алгоритмів для вирішення задач якісного та кількісного аналізу складу летких сполук ковбасних виробів. Розроблено класифікаційну модель з використанням максимальних сигналів сенсорів як вхідних векторів оптимізованої імовірнісної нейронної мережі, що дозволяє з 100 % точністю ідентифікувати зразки різного сорту та виявити фальсифіковані зразки соєвим ізолятом. Розроблені регресійні моделі з використанням площ кривих відгуків сенсорів та методу проекції на латентні структури для оцінки мікробіологічної безпечності ідентифікованих зразків з відносною похибкою прогнозування показника КМАФАнМ менше 12%. Використання робастної методики оцінки автентичності, фальсифікації, загального мікробного показника ковбасних виробів за одне вимірювання з використанням електронного носа в поєднанні з машинним навчанням дозволить суттєво зменшити тривалість та знизити собівартість аналізу, уникнути суб’єктивності оцінки результатів.Документ Підходи до вилучення параметрів з відгуків електронного носа(2017) Калініченко, Ася Олександрівна; Арсеньєва, Лариса Юріївна; Буценко, Юрій ПавловичВ статті розглядаються підходи до вилучення параметрів з вихідних динамічних відгуків сенсорів електронного носа з метою отримання інформацію щодо кількісної зміни летких продуктів окиснення ліпідів. Запропоновано нові та оптимізовані відомі підходи та алгоритми вилучення інформативних параметрів: з вихідних цифрових сигналів одиничних сенсорів, з моделей сигналів, апроксимованих лог- нормальною та поліноміальною функціями, з візуального образу запаху, побудованого з використанням скорочених вихідних відгуків масиву сенсорів. Оптимізовані математичні моделі та запропоновані алгоритми вилучення та стиснення змістовних даних демонструють значне підвищення ефективності наступного використання регресійного методу проекції на латентні структури.Документ Використання електронного носа та ймовірнісної нейронної мережі для ідентифікації ковбас(2017) Калініченко, Ася Олександрівна; Арсеньєва, Лариса Юріївна; Пасічний, Василь МиколайовичЗапропоновано спосіб ідентифікації ковбасних виробів та визначення масового вмісту в них соєвих продуктів із викори- станням електронного носа та ймовірнісної нейронної мережі. Оптимізовано архітектуру нейронної мережі для дискриміна- ції зразків за параметрами електронного носа: Si (надійність класифікації становить 95,8% за значень параметра згладжу- вання σ=3,6–54,0) та ΔFimax (100% точність ідентифікації за значень σ=0,2–1,0).Документ Способ экспрессного определения отдельных показателей качества масла грецкого ореха по сигналам анализатора «электронный нос»(2014) Калиниченко, Ася Александровна; Кучменко, Татьяна Анатольевна; Арсеньева, Лариса Юрьевна; Иванов, Сергей ВитальевичВ статье рассматривается процесс автоокисления масел, полученных способом холодного прессования. Установлено, что масло грецкого ореха быстро окисляется из-за преобладания в составе ненасыщенных жирных кислот (90,4%). Теоретически обосновано, что деструкция триглицеридов с накоплением одорирующих продуктов окисления свидетельствует о ходе достаточно глубоких окислительных процессов, которые не всегда сопровождаются изменениями органолептических показателей, не уловимы биологическими сенсорными системами. В работе показана возможность применения анализатора газов «МАГ-8» с методологией «электронный нос» для оценки степени окислительного прогоркания масла грецкого ореха по составу равновесной газовой фазы. Проанализированы изменения количественного и качественного состава легколетучих веществ над маслом грецкого ореха в процессе хранения. Разработан экспресс-способ определения перекисного числа по сигналам сенсора с покрытием полиэтиленгликоль себацинат, который наиболее селективно детектирует спирты, соединения с перекисными и гидроперекисными группами. Сигналы сенсора с покрытием ди-циклогексан-18-краун-6, селективного к летучим кислотам, кетонам, эфирам, коррелируют с кислотным числом. Авторами предложен интегральный показатель степени окисления масла – площадь «визуального отпечатка», отражающего содержание перекисей, кислот, спиртов, кетонов, эфиров и продуктов их полимеризации. This paper presents the autoxidation process of extra virgin oils. It was established that walnut oil rapidly oxidized due to the prevalence composed of unsaturated fatty acids (90,4%). Theoretically substantiated that the destruction of triglycerides with the accumulation of odorizing substances, oxidation products. This indicates that goes deep oxidation process, which is not accompanied by changes in the organoleptic characteristics. It is not perceptible by biological sensory systems. The paper deals the possibility of using gas analyzer «MAG-8» with methodology «electronic nose» to assess the oxidation rate of walnut oil in terms of composition and content the equilibrium gas phase. Changes in the quantitative and qualitative composition of volatile substances above oil during storage have been analysed. Express method for determination of peroxide value and acid value using signals of sensors coated with polyethyleneglycol sebacate and dicyclohexano-18-crown-6 has been developed. The authors offer the integral index of oil oxidation level – the area of «visual fingerprint» that be indicative for content of peroxides, acids, alcohols, ketones, esters, and their polymerization products.