Разработка способов контроля качества спредов на основе компьютерных технологий

• Автор: Паринов, Дмитрий Борисович
• Шифр специальности: 05.18.04
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2009
• Место защиты: Воронеж
• Количество страниц: 212 с. : ил.

ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ МАТЕМАТИЧЕСКИХ И СТАТИСТИЧЕСКИХ

МЕТОДОВ ОПТИМИЗАЦИИ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ И

РЕЦЕПТУР ПИЩЕВЫХ ПРОДУКТОВ.

1.1 Критерий желательности Харрингтона.

1.2 Обобщенный критерий

1.3 Обобщенная целевая функция.

1.4 Методы математической обработки и учета разброса экспертных

оценок.

1.4.1 Метод парных сравнений.

1.4.2 Метод оценки важности параметров в баллах
1.4.3 Метод непосредственного назначения коэффициентов веса.
1.4.4 Определение коэффициента вариабельности
1.4.5 Определение коэффициента конкордации.
1.5 Принципы построения экспертных систем для оптимизации многофакторного технологического процесса и многокомпонентного состава пищевых продуктов
1.6 Контроль производства с помощью контрольных карт.
1.6.1 Контрольные карты
ГЛАВА 2. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНАЯ ЧАСТЬ.
2.1. Методы исследований.
2.1.1 Газохроматорафический анализ жирнокислотного состава
2.1.2 Получение данных по термофизическим свойствам
2.2 Объекты исследований.
2.2.1 Характеристика молочного жира
2.2.2 Характеристика заменителя молочного жира Союз
2.3 Характеристика прикладных программ i i x ХР, i,
ГЛАВА 3. СПОСОБЫ ОПТИМИЗАЦИИ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ СХЕМЫ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА СПРЕДОВ.
3.1. Химический состав и технологические свойства молочного жира и его заменителей.
3.2. Теоретическое обоснование применения растительных жиров Союз в производстве спредов6В
3.3. Оптимизация технологической схемы получения спредов
3.4. Способ определения пищевой ценности жиров
ГЛАВА 4. ЭКСПЕРТНОАНАЛИТИЧЕСКАЯ СИСТЕМА И
ПРОГРАММНЫЕ ПРОДУКТЫ ДЛЯ ИНЖЕНЕРОВТЕХНОЛОГОВ МАСЛОЖИРОВЫХ ПРОИЗВОДСТВ
4.1 Программное обеспечение по расчету пищевой ценности жиров произвольного состава.
4.2 Прототип, экспертноаналитической системы скрининга качестважиров .
4.3 Прототип экспертноаналитической системы контроля термофизических свойств жиров
4.4 Алгоритм оптимизации состава жировой фазы спредов
4.5 Применение номограмм в оптимизации состава жировой фазы спредов
4.6 Применение сканертехнологии в контроле качества спредов.
ГЛАВА 5. СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ ТЕХНОЛОГИИ ПРОИЗВОДСТВА СПРЕДА НА ОСНОВЕ РАЗРАБОТАННЫХ КРИТЕРИЕВ ПИЩЕВОЙ
ЦЕННОСТИ ЖИРОВ.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ


Для решения этой задачи, прежде всего, каждый вариант необходимо оценить количественно. К5 - значение обобщенного критерия для б-го варианта, сц- коэффициент веса 1-го параметра, х* - значение 1-го параметра для б-го варианта, х" -нормирующее значение длял-го параметра, ш -количество параметров. Определение коэффициентов веса производится методами, рассмотренными ниже. В качестве нормирующего-значения х^ принимается-либо* заданное значение хзад, либо некоторое значение, принимаемое за х/1. С помощью обобщенного критерия производится оценка и сравнение имеющихся вариантов. При этом перед составляющими целевой функции, которые максимизируются, ставится знак плюс, перед минимизируемыми - минус. Из (1. FkHop". Предложенный алгоритм обобщенной целевой функции затруднительно применять в чистом виде, без использования граничных условий, накладываемых на величину частных целевых функций, если все частные функции имеют линейный характер. В этом случае максимальное значение Fog находится либо в начальной, либо в конечной точке анализируемого диапазона значений шкалы абсцисс. Поэтому эта функция наиболее удобна, если применяется при суммировании нескольких частных зависимостей, хотя бы одна из которых имеет нелинейный характер, минимум или максимум, расположенный в диапазоне 0 < х < 1, где 0 и 1 -нормированные значения исходной и конечной точки отрезка, на котором имеется максимум F0g. Важным элементом при оптимизации является назначение коэффициентов веса каждого оптимизируемого параметра. Распространенный метод — определение коэффициентов веса с помощью экспертов, который представляет собой, по существу, обычное обсуждение, с той лишь разницей, что свое мнение эксперты выражают не словами, а цифрами. Экспертная оценка может быть также успешно алгоритмизирована и подвержена математическому анализу [2, 4, 2]. Для определения влияния коэффициентов веса на результат решения задачи можно решать се при различных значениях этих коэффициентов. Предложено достаточно много методов определения экспертных оценок. Если при к > 3 одновременная оценка всех параметров вызывает затруднения, их можно оценивать методом, который называется методом парных сравнений. Этот метод реализуется с помощью следующего алгоритма. I . Определить число оцениваемых параметров к и число экспертов п. Пусть к = 5; п = 4. Для каждого эксперта составить отдельную таблицу . В этой таблице эксперт должен ввести оценку парных сравнений, которая заключается в следующем. Если к-ый параметр важнее ]-го, то в ячейке, принадлежащей к-ой строке и ]-му столбцу, указывается 1, иначе — 0. Пример заполнения такой таблицы первым экспертом приведен в табл. А менее важен, чем параметр Б и Д, но более важен, чем В и Г. Таблица 1. Пример заполнения таблицы экспертом. А ? В 0 1 ? Г 0 0 1 ? Д 1 1 1 0 ? Пример заполнения таблицы для 1-го эксперта по этим данным приведен в табл. Таблица 1. Коэфф. Итоговые коэффициенты веса полученные при парном сравнении показателей, не могут принимать произвольные значения и зависят от числа показателей и числа экспертов. Важность некоторых показателей сложно сравнить между собой попарно. Более тонкую настройку коэффициентов веса и больший выбор для экспертов предоставляет метод оценки важности параметров в баллах. При оценке важности параметров в баллах каждый эксперт оценивает параметры по десятибалльной системе. При этом оценка, назначаемая каждым экспертом каждому параметру не связана с оценками, которые он же назначает другим параметрам. Например, всем параметрам можно назначать одинаковую оценку. Определение экспертных оценок в баллах производится по следующему алгоритму. Сформировать табл. Перейти от оценок параметров в баллах к* значениям коэффициентов веса, сумма которых для всех параметров равна единице у каждого эксперта. Таблица 1. Пример заполененной экспертами таблицы. Этот метод требует меньшего числа таблиц и межтабличных операций. При помощи 4-5 экспертов десятибалльная система позволяет точнее оценить разницу в важности параметров, чем практически двухбалльная система парных сравнений.