кандидат технических наук, доцент, ведущий научный сотрудник, руководитель направления Информационных технологий Центра «Экономико-аналитических исследований и информационных технологий», Федеральный научный центр пищевых систем им. В.М. Горбатова РАН 109316, г.Москва, ул. Талалихина, д.26 Тел.: +7–495–676–92–14
candidate of technical sciences, docent, leading scientific worker, the Head of the Direction of Information Technologies of the Center of Economic and Analytical Research and Information Technologies, V.M. Gorbatov Federal Research Center for Food Systems of Russian Academy of Sciences 109316, Moscow, Talalikhinastr., 26 Tel.: +7–495–676–92–14
кандидат технических наук, старший научный сотрудник, заместитель директора по экономическим связям и маркетингу, Федеральный научный центр пищевых систем им. В.М. Горбатова РАН 109316, г.Москва, ул. Талалихина, 26. Тел.: +7–495–676–66–91
candidate of technical sciences, senior scientific worker, deputy director for economic relations and marketing, V.M. Gorbatov Federal Research Center for Food Systems of Russian Academy of Sciences 109316, Moscow, Talalikhina str., 26 Tel.: +7–495–676–66–91
кандидат технических наук, ведущий научный сотрудник, руководитель направления Технологии колбас, полуфабрикатов и упаковки Отдела «Научно-прикладных и технологических разработок», Федеральный научный центр пищевых систем им. В.М. Горбатова РАН 109316, г.Москва, ул. Талалихина, 26. Тел.: +7–495–676–61–61
candidate of technical sciences, leading scientific worker, the Head of the Direction of Technology of Sausage Products, Semi-Finished Products and Packaging of the Department of Scientific Applied and Technological Developments, V.M. Gorbatov Federal Research Center for Food Systems of Russian Academy of Sciences 109316, Moscow, Talalikhinastr., 26 Tel.: +7–495–676–61–61
академик РАН, доктор техни- ческих наук, профессор, директор, Федеральный научный центр пищевых систем им. В.М. Горбатова РАН 109316, г.Москва, ул. Талалихина, 26. Тел.: +7–495–676–95–11
doctor of technical sciences, professor, academician of the Russian Academy of Sciences, director, V.M. Gor- batov Federal Research Center for Food Systems of Russian Academy of Sciences 109316, Moscow, Talalikhina str., 26 Tel.: +7–495–676–95–11
The paper examines the issues associated with the integration of knowledge in meat product technology + computers + mathematical methods. The possibilities to use a computer system and mathematical methods for an optimal solution to tasks in the field of food biotechnology and meat product technology are demonstrated.The applied software program SSS Bio realized in the computer system was developed and described. Using the one-way analysis of variance, which is one of the system modules, a comprehensive amount of statistical data for interpretation of the results was obtained. The program modules (correlation and regression analysis) allow establishing the model structure and parameters that link quantitative resulting and factorial variables, as well as assessing a degree of their correspondence with the experimental data. This kind of statistical analysis makes it possible to solve the main task of an experiment when the observed and resulting variables are quantitative.Based on the experimental data obtained with the use of the computer system SSS Bio, the mathematical models of moisture binding capacity (MBC), moisture holding capacity (MHC) and fat binding capacity (FBC) in sausage meat were calculated for sausages with isolated soya protein depending on the fat and protein content using the module of multiple regression of the computer system.The obtained stochastic dependence of changes in MBC (Y) on the total protein (X1) and fat (X2) content in sausage meat shows that at the constant level of fat, an increase in total protein favors a growth in MBC of sausage meat. However, a growth in MBC per unit of protein decreases with an increase in the fat amount.
В статье рассмотрены вопросы, связанные с интеграцией знаний «технология мясных продуктов + компьютеры + математические методы». Показаны возможности использования компьютерной системы и математических методов для оптимального решения задач в области пищевой биотехнологии и технологии мясных продуктов.Разработана и описана прикладная программа SSS Bio, реализованная в компьютерной системе. При помощи однофакторного дисперсионного анализа, являющегося одним из модулей системы, получены исчерпывающее количество статистических данных для интерпретации результатов. Модули программы (корреляционный и регрессионный анализ) позволяют установить структуру и параметры модели, связывающей количественные результирующую и факторные переменные, и оценить степень ее согласованности с экспериментальными данными. Этот вид статистического анализа позволяет решать главную задачу эксперимента в случае, если наблюдаемые и результирующие переменные являются количественными.На основе экспериментальных данных при помощи компьютерной системы SSS Bio рассчитаны математические модели влагосвязывающей (ВСС), влагоудерживающей (ВУС) и жиросвязывающей (ЖСС) способностей в фарше для колбасных изделий с использованием соевого изолированного белка в зависимости от содержания жира и белка с использованием модуля множественной регрессии компьютерной системы.Полученная стохастическая зависимость изменения ВСС (Y) от содержания общего белка (X1) и жира (X2) в колбасном фарше показывает, что при постоянном уровне жира увеличение общего содержания белка способствует росту ВСС фарша. Однако рост ВСС на единицу белка уменьшается с увеличением количества жира.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.