Розроблення математичного апарату експертної системи для моделювання рецептур морозива із заданими показниками якості

Бреус, НМ
Грибков, СВ
Поліщук, ГЄ
Сєдих, ОЛ
Nauka innov. 2019, 15(5):62-72
https://doi.org/10.15407/scin15.05.062
Рубрика: Наукові основи інноваційної діяльності
Мова: Українська
Анотація: 
Вступ. Застосування нових методів, зокрема експертних систем з математичним апаратом, дозволяє удосконалювати рецептурний склад багатокомпонентних харчових продуктів в широкому діапазоні вмісту складових компонентів з їх повною або частковою заміною на інші, зокрема й на натуральні функціонально-технологічні інгредієнти.
Проблематика. Створення та використання гібридної експертної системи моделювання рецептур морозива не можливо здійснити без застосування особливого математичним апарату.
Мета. Розробка математичних моделей та методів, які дозволяють оперативно розраховувати багатокомпонентні рецептури морозива з нормативним хімічним складом з урахуванням наявної на підприємстві сировини й функціонально-технологічних інгредієнтів та одержувати готовий продукт гарантованої якості.
Матеріали й методи. Використано метод аналізу й синтезу, узагальнення та наукової абстракції, а також метод математичного моделювання. Інформаційною базою дослідження слугували результати лабораторних досліджень якості рецептурних компонентів та морозива різного хімічного складу. Математичне моделювання з використанням кортежів, систем рівнянь та обмежень детально здійснено у програмних пакетах MathCad та MathLab.
Результати. В ході розробки математичного апарату експертної системи було одержано теоретико-множинну математичну модель управління якістю готового продукту на етапі оперативного планування рецептури нових видів морозива підвищеної харчової цінності, оптимізовано за складом багатокомпонентні рецептури морозива, сформовано модель визначення оптимального набору керуючих впливів за наявності технологічних дефектів під час розрахунку рецептур.
Висновки. Створений математичний апарат для моделювання рецептур морозива є універсальним завдяки взаємозамінності окремих функціонально-технологічних компонентів, що перевірено та підтверджено під час його апробації у науково-дослідних лабораторіях.
Ключові слова: експертна система, математичний апарат, моделювання рецептур морозива, оптимізація
Посилання: 
1. Липатов Н.Н., Рогов И.А. Методология проектирования продуктов питания с требуемым комплексом показателей пищевой ценности. Известия вузов. Пищевая технология. 1987. № 2. С. 9–15.
2. Ивашкин Ю.А. Информационные технологии проектирования и оценки качества пищевых продуктов направленного действия. Мясная индустрия. 2000. № 5. С. 40–41.
3. Оленев Ю.А., Творогова А.А., Казакова Н.В., Соловьева Л.Н. Справочник по производству мороженого. Москва: ДеЛи принт, 2004. 798 с.
4. Goff H.D., Hartel W.R. Ice Cream. Springer US, New York, 2012. 154 p.
5. Поліщук Г.Є., Бреус Н.М., Вовкодав Н.І., Раманаускас Р. Математическое моделирование активации функционально-технологических свойств яблочного пюре. Maisto chemija ir technologija. Mokslo darbai (Food chemistry and technology. Proceedings). 2013. № 47. С. 45–52.
6. Polischuk G.E., Ivanov S.V., Breus N.M. Features of ice-cream foam structure formation. Food science and technology. 2014. V. 2, no. 27. С. 57–62.
7. Бреус Н.М., Маноха Л.Ю., Поліщук Г.Є. Обґрунтування доцільності створення гібридної експертної системи контролю якості заморожених продуктів десертного призначення. Наукові праці Національного університету харчових технологій. 2015. № 6. С. 109–116.
8. Маноха Л.Ю., Поліщук Г.Є., Бреус Н.М., Басс О.О. Оптимізація складу морозива на молочній основі з цукристими речовинами. Наукові праці Національного університету харчових технологій. 2016. № 1. С. 166–172.
9. Устименко І.М., Бреус Н.М., Поліщук Г.Є. Наукове обґрунтування складу емульсій, призначених для нормалізації молоковмісних продуктів. Наукові праці Національного університету харчових технологій. 2016. № 5. С. 183–189.
10. Breus Natalia, Hrybkov Serhii, Polischuk Galyna. Hybrid expert system to model the ice cream recipes. Ukrainian Journal of Food Science. 2017. V. 5, Is. 2. Р. 294–305. 
11. Краснов А.Е., Красуля О.Н., Воробьева А.В., Сапрыкина И.Д. Информационное описание технологических процессов. Учебно-практическое пособие для студентов технологических, управленческих и инженерных специальностей. Москва: МГУТУ, 2007.
12. Портал искусственного интеллекта. Экспертные системы.
URL: http://www.aiportal.ru/articles/expert-systems/expert-systems.html
(дата звернення: 19.10.2018).
13. Токарев А.В., Красуля О.Н. Оптимизация управляющих воздействий в рецептурах колбасных изделий при наличии технологических дефектов. Вестник ВГУИТ. 2015. № 4. С. 66–71.
14. Sablani Shyam S., Rahman M. Shafiur, Datta Ashim K., Mujumdar Arun S. Handbook of Food and Bioprocess Modeling Techniques. CRC Press Taylor & Francis Group, 2007. 613 p.
15. Сергиенко И.В., Гуляницкий Л.Ф., Сиренко С.И. Классификация прикладных методов комбинаторной оптимизации. Кибернетика и системный анализ. 2009. № 5. С. 71–83. 
16. Blum C., Puchinger J., Raid G.R., Roli A. Hybrid metaheuristics in combinatorial optimization: A survey. Applied Soft Computing. 2011. V. 11, no. 6. P. 4135–4151.
17. Hulianytskyi L.F., Sirenko S.I. Cooperative model-based metaheuristics. Electronic Notes in Discrete Mathematics. 2010. No. 36. P. 33–40. 
18. Raidl G.R. A unified view on hybrid metaheuristics. Lect. Notes Computer Sci. Berlin: Springer-Verlag, 2006. P. 1–12.
19. MacGregor Robert. Using a description classifier to enhance knowledge representation. IEEE Expert. 2013. V. 6, no. 3. P. 41–46. 
20. Cornelius T. Leondes. Expert Systems: The Technology of Knowledge Management and Decision Making for the 21st Century. Academic Press, 2009. 1947 p.
21. Wong Bo K., Monaco John A. Expert system applications in business: a review and analysis of the literature. Information and Management. 2013. No. 3. P. 141–152.