Інтелектуальна мультисенсорна система для аналітичного контролю ковбасних виробів

Abstract

Розроблено 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.