МОДЕЛИРОВАНИЕ КАК МЕТОД НАУЧНОГО ПОЗНАНИЯ СЛОЖНЫХ МЯСНЫХ СИСТЕМ
https://doi.org/10.21323/2414-438X-2017-2-3-66-78
Аннотация
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.
Об авторах
Марина Александровна НикитинаРоссия
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
Александр Николаевич Захаров
Россия
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
Виктория Викторовна Насонова
Россия
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
Андрей Борисович Лисицын
Россия
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
Список литературы
1. Жаринов А.И. Основы современных технологий переработки мяса. Ч. 1. Эмульгированные и грубоизмельченные мясопродукты / под редакцией Воякина М.П. — М.: ИТАР-ТАСС.— 1994. — 154 с. (С. 71–73)
2. Глинский Б.А., Грязнов Б.С., Дынин Б.С., Никитин Е.П. Моделирование как метод научного познания: гносеологический анализ. — М.: Издательство МГУ. — 1965. — С. 248.
3. Аристотель. Метафизика / пер. А.В. Кубицкого. — М.: Эксмо. — 2006. — 608 с.
4. Dodig-Crnkovic G. Scientific Methods in Computer Science [Электронный ресурс: http://www.mrtc.mdh.se/publications/0446.pdf. Дата обращения 10.07.2017].
5. Хрущев С.С., Абатурова А.М., Дьяконова А.Н., Устинин Д.М., Зленко Д.В., Федоров В.А., Коваленко И.Б., Ризниченко Г.Ю., Рубин А.Б. Моделирование белок-белковых взаимодействий с применением комплекса многочастичной броуновской динамики PropKSim. // Компьютерные исследования и моделирование. — 2013. — Т. 5. — № 1. — С. 47–64.
6. Matuszek J., Jasik L. Modelling and Simulation food products production. [Электронный ресурс: https://www.researchgate. net/institution/University_of_Bielsko-Biala. Дата обращения 12.08.2017].
7. Самуйленко А.Я., Еремец В.И., Скотникова Т.А., Неминущая Л.А., Провоторова О.В., Фролов Ю.Д., Ковальский И.В., Чубаров М.В. Перспективы использования программных средств статистической обработки данных в биотехнологических исследованиях. // Вестник Российской сельскохозяйственной науки. — 2016. — № 6. — С. 8–11.
8. Подсистема статистического обеспечения биологических исследований / А.Б. Лисицын, М.А. Никитина, А.Н. Захаров, Е.Б. Сусь // Свидетельство о регистрации программ для ЭВМ № 2016613478 от 28.03.2016. — М.: Роспатент, 2016.
9. Mitchell M.M. Strategically using General Purpose Statistics Packages: A Look at Stata, SAS and SPS. USLA ATS Statistical Consulting Group, Technical Report Series, Report #1. [Электроныйресурс: http://www.ats.ucla.edu/stat/technical-reports/number1_editedFeb_2_2007/ucla_ATSstat_trl_1.1_0207.pdf. Дата обращения 08.06.2017].
10. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем. — М.: Юрайт. — 2017. — 343 с. (С. 188–195). — ISBN: 978–5–9916–3916–3.
11. Маслак А.А., Макарова Е.В., Самуйленко А.Я., Сергиенко А.И. Компьютерные системы биотехнологических исследований. — М.: ВНИиТИБП. — 1993. — 432 с. (С. 127–129).
12. Салаватулина Р.М., Любченко В.И. Использование растительных белков в колбасном производстве. — М.: ЦНИИТЭИ мясомолпром СССР. — 1982. — 27 с.
13. Любченко В.И. Разработка технологии вареных колбас с применением соевого изолята. Автореферат канд. диссертации. — М.: ВНИИМП. — 1983. — 25 с.
Рецензия
Для цитирования:
Никитина М.А., Захаров А.Н., Насонова В.В., Лисицын А.Б. МОДЕЛИРОВАНИЕ КАК МЕТОД НАУЧНОГО ПОЗНАНИЯ СЛОЖНЫХ МЯСНЫХ СИСТЕМ. Теория и практика переработки мяса. 2017;2(3):66-78. https://doi.org/10.21323/2414-438X-2017-2-3-66-78
For citation:
Nikitina M.A., Zakharov A.N., Nasonova V.V., Lisitsyn A.B. MODELING AS A METHOD FOR SCIENTIFIC COGNITION OF COMPLEX MEAT SYSTEMS. Theory and practice of meat processing. 2017;2(3):66-78. https://doi.org/10.21323/2414-438X-2017-2-3-66-78