Калиниченко, Ася АлександровнаАрсеньева, Лариса Юрьевна2020-10-152020-10-152020Калиниченко, 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.https://dspace.nuft.edu.ua/handle/123456789/32014Разработана 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%.otherquartz crystal microbalance sensorspartial least squares regressionрастительные маслаперекисное числопьезокварцевые сенсорыпрогнозированиерегрессия на латентные структурыvegetable oilsperoxide valuepredictionкафедра експертизи харчових продуктівThesis