Разработка научных принципов проектирования состава и совершенствования технологии многокомпонентных мясных изделий с использованием вторичных ресурсов пищевой промышленности

• Автор: Садовой, Владимир Всеволодович
• Шифр специальности: 05.18.04
• Научная степень: Докторская
• Год защиты: 2007
• Место защиты: Ставрополь
• Количество страниц: 429 с. : ил.

ВВЕДЕНИЕ
Глава 1. КОНЦЕПЦИЯ ПРОЕКТИЮВАИЯ МНОГОКОМПОНЕНТНЫХ МЯСНЫХ ПРОДУКТОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ВТОРИЧНЫХ СЫРЬЕВЫХ РЕСУРСОВ ПИЩЕВОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ.

1.1. Цель и задачи.

Глава 2. МЕТОДОЛОГИЯ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ

2.1. Общая схема проведения исследований.

2.2. Условия организации экспериментов и характеристика объектов

исследования.

2.2.1. Использование вторичных ресурсов животного происхождения при проектировании рациональных рецептур мясопродуктов.
2.2.2. Разработка технологии получения белкового продукта и автолизата из дрожжевой биомассы и проектирование рациональных рецептур мясопродуктов
2.2.3. Использование гидроколлоидов в многокомпонентных рецептурных композициях мясопродуктов
2.2.4. Разработка технологии получения препаратов пищевых волокон высокой сорбционной способности и проектирование рациональных рецептур мясопродуктов
2.2.5. Разработка технологии и рецептур функциональных продуктов пребиотическисорбционной направленности.
2.3. Методы и методики исследований
2.4. Математическое планирование и обработка экспериментальных данных. Глава 3. ТЕОРЕТИЧЕСКОЕ ОБОСНОВАНИЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ ОПТИМИЗАЦИИ СОСТАВА И СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ ТЕХНОЛОГИИ МНОГОКОМПОНЕНТНЫХ МЯСОПРОДУКТОВ
Глава 4. ИССЛЕДОВАНИЕ КАЧЕСТВЕННЫХ ХАРАКТЕРИСТИК И НАПРАВЛЕНИЙ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ВТОРИЧНЫХ СЫРЬЕВЫХ РЕСУРСОВ ПИЩЕВОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ.
4.1. Методы извлечения белковых компонентов.
4.2. Белоксодержащие продукты из сырья животного происхождения
4.2.1. Белковые продукты из вторичного сырья мясной промышленности.
4.2.2. Вторичное белковоуглеводное сырье молочной промышленности
4.3. Анализ качественных характеристик пищевых добавок, полученных на основе продуктов переработки сои
4.4. Опыт и перспективы использования биомассы микроорганизмов в мясоперерабатывающей промышленности.
4.5. Заключение
Глава 5. НАУЧНЫЕ ПРШ1ЦИПЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ГИДРОКОЛЛОИДОВ ДЛЯ РЕГУЛИРОВАНИЯ ФУНКЦИОНАЛЬНОТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ СВОЙСТВ МЯСОПРОДУКТОВ
5.1. Перспективы использования гидроколлоидов
в пищевой промышленности.
5.2. Хитин и его производные.
5.3. Пути направленного регулирования функциональнотехнологических свойств гидроколлоидов для создания комбинированных мясопродуктов
5.4. Заключение
Глава 6. РАЗРАБОТКА ТЕХНОЛОГИИ ПОЛУЧЕНИЯ ПРЕПАРАТОВ ПИЩЕВЫХ ВОЛОКОН
6.1. Теоретическое обоснование использования пищевых волокон и анализ сырьевых источников
6.2. Совершенствование технологии получения пищевых волокон из пшеничных отрубей с высокой сорбционной способностью.
6.3. Изучение сорбционной способности и других функционально технологических свойств комбинированных препаратов пищевых волокон .
6.4. Заключение
Глава 7. РАЗРАБОТКА КОМПЛЕКСНОЙ ДОБАВКИ СОРБЦИОННО
ПРЕБИОТИЧЕСКОЙ НАПРАВЛЕННОСТИ.
7.1. Теоретическое обоснование использования полисахаридов в пищевой сорбционнопрсбиотической добавке.
7.2. Изучение комплексного влияния пищевого соевого обогатителя и
полисахаридов на качественные характеристики мясных фаршевых систем
7.3. Обоснование комплексного использования пищевого соевого обогатителя, лактулозы и природных полисахаридов в технологии продуктов пребиошчески
сорбционной направленности
Глава 8. РАЗРАБОТКА ПРИНЦИПИАЛЬНЫХ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ И АППАРАТУРНЫХ СХЕМ ПОЛУЧЕНИЯ ПИЩЕВЫХ ДОБАВОК
8.1. Разработка рекомендаций по промышленному внедрению способа извлечения белка из костного остатка
8.2. Разработка принципиальных технологических и аппаратурных схем получения дрожжевых автолизата и белкового продукта.
8.3. Принципиальные технологическая и аппаратурная схемы процесса получения модифицированной гелевой добавки
8.4. Принципиальные технологическая и аппаратурная схемы получения пищевых волокон из пшеничных отрубей
Глава 9. АЛГОРИТМИЗАЦИЯ ПРОЕКТИРОВАНИЯ
МНОГОКОМПОНЕНТНЫХ МЯСОПРОДУКТОВ.
9.1. Разработка рецептурных композиций с продуктами переработки вторичного сырья животного происхождения.
9.2. Использование белкового продукта дрожжевой биомассы в рецептурных композициях вареных колбасных изделий.
9.3. Разработка рецептурной композиции с использованием гидроколлоидов
9.4. Разработка рецептурных композиций вареных колбасных изделий профилактического действия с пищевыми волокнами.
9.5. Разработка научно обоснованной композиции и технологии колбасных изделий пребиотическисорбционной направленности
9.6. Заключение
Глава . ПАРАДИГМА ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ ПО ПГОЕКТГОВЛИЮ МЯСОПРОДУКТОВ С РАЗРАБОТАННЫМИ ПИЩЕВЫМИ
ДОБАВКАМИ
Глава . СОЦИАЛЬНОЭКОНОМИЧЕСКАЯ ЗНАЧИМОСТЬ И ЭКОЛОГИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА РАЗРАБОТАННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ
.1. Социальная значимость
.2. Оценка экономической эффективности.
.3. Экологическая оценка разработанных технологий
ВЫВОДЫ.
СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ


Для создания виртуальных массивов использовали алгоритмический язык . Расчеты химического и аминокислотного составов проектируемых продуктов автоматизировали, используя приложение x. Помимо статистической обработки пакетов, в диссертационной работе уделено большое внимание интеллектуальному анализу полученных результатов. Основные оптимизационные расчеты по совершенствованию технологических процессов и созданию многокомпонентных систем выполняли с использованием нейросетевых алгоритмов. Оценку качества работы разработанной архитектуры нейронной сети осуществляли по статистикам регрессии i ii. Контроль ошибок в каждом опыте вели по графику приложение 1. Опыт проведенных исследований показал эффективность применения методики Нейронные сети для решения оптимизационных задач в пищевой технологии. Разработаны методические рекомендации по адаптации методологии Нейронные сети к технологическим объектам пищевых производств приложение 2. Глава 3. Совершенствование технологических процессов и разработку рациональных продуктов питания невозможно эффективно выполнить без использования современных методов анализа данных, то есть ii , 8, 8, 1, 5, 4, 4, 3. Нередко рядом с ii встречаются слова обнаружение знаний в базах данных и интеллектуальный анализ данных. Одним из высокоэффективных направлений интеллектуального анализа данных является нейросетевое представление неизвестных знаний и закономерностей. В последние годы наблюдается повышенный интерес к нейронным сетям, они находят применение в самых различных областях бизнесе, медицине, технике, геологии, физике и других. Нейронные сети вошли в практику везде, где нужно решать задачи прогнозирования, классификации или управления, поскольку они применимы практически в любой ситуации, когда имеется связь между переменнымипредикторами и прогнозируемыми переменными, даже если эта связь имеет очень сложную природу и ее трудно выразить в обычных терминах корреляций или различий между группами. В пищевой технологии существует обширный круг проблем по разработке интенсивных технологий, созданию сбалансированных, профилактических и лечебнопрофилактических рецептурных композиций, совершенствованию технологий переработки вторичного сырья, внедрению новых эффективных методов управления производством и др. Использование дедуктивных систем на основе искусственного интеллекта, и, в первую очередь, нейронных сетей, позволит решить на высоком уровне многие из вышеуказанных проблем. Нейронные сети исключительно мощный метод моделирования, позволяющий воспроизводить чрезвычайно сложные зависимости. В частности, нейронные сети нелинейны по своей природе. Нейронные сети учатся на примерах. Пользователь нейронной сети подбирает представительные данные, а затем запускает алгоритм обучения, который автоматически воспринимает структуру данных. Нейронные сети привлекательны с интуитивной точки зрения, ибо они основаны на примитивной биологической модели нервных систем. Искусственные многослойные нейронные сети конструируются по принципам построения их биологических аналогов. Нейронные сети возникли из исследований в области искусственного интеллекта, а именно, из попыток воспроизвести способность биологических нервных систем обучаться и исправлять ошибки, моделируя низкоуровневую структуру мозга. Под нейронными сетями подразумеваются вычислительные структуры, которые моделируют простые биологические процессы, обычно ассоциируемые с процессами человеческого мозга. Адаптируемые и обучаемые, они представляют собой распараллеленные системы, способные к обучению путем анализа положительных и отрицательных воздействий. Элементарным преобразователем в этих сетях является искусственный нейрон, названный по аналогии с биологическим прототипом рис. Рисунок 3. В состав нейрона входят умножители синапсы, сумматор и нелинейный преобразователь. Синапсы или задержки осуществляют связь между нейронами и умножают входной сигнал на число, характеризующее силу связи вес синапса i. Сумматор выполняет сложение сигналов, поступающих по связям синапсов от других нейронов, и внешних входных сигналов.