Acta Scientiarum Polonorum Technologia Alimentaria

Введение. Целью исследования была разработка метода моделирования и прогнозирования реологических свойств, который может быть применен к сырому мясному фаршу на стадии приготовления смеси с заданным составом ингредиентов.
Материал и методы. Исследуемый материал содержал свиное и говяжье мясо, сало, заменители жира, лед и отвердительные смеси в различных пропорциях. Семь параметров консистенции измеряли в каждом образце сырого мясного фарша. Полученные данные были обработаны с помощью модуля искусственной нейронной сети с программным обеспечением Statistica 9,0.
Результаты. Моделью, в которой была достигнута наиболее низкая ошибка опыта, служил многослойный персептрон MLP с тремя нейронными слоями и архитектурой 7:7-11-7:7. Коэффициенты корреляции между экспериментальными и расчетными значениями в подготовке, проверке и испытаниях подмножества были похожими, и достаточно высокими (около 0,65), что  показало хорошую производительность сети.
Заключение.  Высокий процент общей дисперсии (73,5%), выявленный PCA анализом, показал, что процентный состав сырого мясного фарша может быть успешно использован в прогнозировании его реологических свойств. Статистический анализ результатов свидетельствует, что модель искусственной нейронной сети в состоянии предсказать реологические параметры и, таким образом, полный профиль консистенции мясного фарша.