ПОРІВНЯЛЬНИЙ АНАЛІЗ ВЛАСТИВОСТЕЙ ПЕКТИНОВМІСТНИХ ПАСТ ІЗ ВИКОРИСТАННЯМ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ

Анотація

У статті досліджено застосування методів штучного інтелекту для порівняльного аналізу властивостей пектиновмістних паст різного складу та походження. Актуальність дослідження обумовлена необхідністю об'єктивної оцінки якісних характеристик пектиновмістних продуктів, зростаючим попитом на функціональні харчові продукти та потребою розробки ефективних методів їх класифікації в умовах конкурентного ринку. Мета роботи полягала у створенні комплексної системи порівняльного аналізу пектиновмістних паст на основі алгоритмів машинного навчання з урахуванням реологічних, фізико-хімічних та органолептичних показників. Для досягнення поставленої мети використано сучасні методи кластерного аналізу, дискримінантного аналізу, штучні нейронні мережі різної архітектури та методи багатомірної статистики. Проаналізовано 25 репрезентативних зразків пектиновмістних паст різного складу, включаючи традиційні рецептури та інноваційні формулювання з функціональними добавками. Дослідження охоплювало продукти на основі гарбузового, яблучного, цитрусового та змішаного пектину з різним ступенем етерифікації. Кожен зразок характеризувався за 15 основними показниками якості. Розроблено багатокритеріальну систему класифікації пектиновмістних паст на основі оптимізованого алгоритму k-means та ієрархічного кластерного аналізу. Створена модель забезпечує високу точність класифікації 94,7 % та дозволяє виділити 6 основних типів пектиновмістних паст за їх функціональними характеристиками та технологічними властивостями. Запропоновано новий інтегральний показник якості пектиновмістних паст, який враховує вагові коефіцієнти окремих характеристик, визначені методом аналізу головних компонент. Використання цього показника дозволяє проводити об'єктивне ранжування продуктів за якістю з точністю 91,3 %. Експериментальна перевірка на контрольній вибірці показала, що застосування розробленої інтелектуальної системи дозволяє скоротити час проведення порівняльного аналізу на 78 % та підвищити об'єктивність оцінки якості продукції на 45 % порівняно з традиційними методами експертного оцінювання. Практична цінність роботи полягає у створенні універсального програмного інструментарію для підприємств харчової промисловості, який забезпечує швидку та точну оцінку якості пектиновмістних продуктів, оптимізацію технологічних процесів та їх ефективне позиціонування на ринку функціональних продуктів харчування.