Использование метода нечеткого моделирования для прогнозирования потребительских характеристик пищевых продуктов

Среди работ посвященных математическому моделированию рецептур и технологических режимов приготовления продуктов питания опубликованы две работы Лисина и Татульяна в 2006 году в которых на ряду с традиционным регрессивными моделями используются современный математический аппарат нейронных сетей(методика нейронных сетей безопасность и качество пищевых продуктов) и систем с нечетким выводом (нечеткое моделирование в среде мат лаб) Неоспаримым преимуществом систем с нечетким выводом является так же то что математический аппарат нечеткой логики позволяет осуществлять анализ в том случае если оценка исходных экспериментальных данных не может быть представлена в явной числовой форме и носит субъективный характер.

Применение систем нечеткого вывода состоит из ряда процедур подготовки и обработки данных.

1) планирование и постановка экспериментальных данных

2) обработка массива экспериментальных данных для формулирования правила работы системы

3) построение системы с использованием модуля футси логес тоул бол входящий в макет программы

4) использование построение системы для проектирования новых рецептур пищевых продуктов

Математическое функционирование экспортной системы на основе нечеткого вывода состоит из 4 основных этапов:

1) фасификации исходных данных

2) вычисление значений истиности для предпосылки каждой из правил

3) композиций нечеткитких подмножеств назначенных для каждой входной переменной

4) приведение к нечеткости в случаи необходимости получения числового ответа

Приимущества использования систем с нечетким логическим выводом проявляются при проектировании рецептур многокомпонентных пищевых продуктов, качество которых оценивается по результатам анализа. Накапливается опыт использования аппарата нечеткой логики для определения оптимального соотношения рецептурных ингридиентов в комбинированнных молочных и мясных продуктах хлебобулочных и кондитерских изделий. Алгоритм построение системы нечеткого логического вывода с использованием модуля. Необходимо смоделировать зависимость качества готового продукта от концентрации и размера частиц ингридиентов при изготовлении помадно желейных конфет. Построение системы основывалось на основе экспериментальных данных и анализа изготовленных образцов конфет

1) дл я загрузки основного фисредактора необходимо печатать слово футси в командой строке после этого откроется графическое окно

2) необходимо добавить вторую входную переменную. Для этого в меню эдит выбираем команду Эдд инпут

3) необходимо переименовать первую входную переменную для этого необходимо сделать один щелчок левой кнопкой мыши на блоке инпут 1, введем новое обозначение для концентрации рецептурных ингридиентов в поле редактирования имени текущей переменной и нажмете ентер. Все вводимые имена переменных и терменов должны обознаваться латинскими буквами.

4) необходимо переименовать вторую входную переменную, для этого делаем щелчок левой кнопкой мыши на блоке инпуть 2, вводим новое обозначение для оценки органалептических показателей в поле редактирование имени текущей переменной и нажимаем ентер

5) необходимо переименовать выходную переменную для этого делаем один щелчок левой кнопкой на блоке оут пут 1 введем новое обозначение для оценки органалептических показателей. Органалептика в поле редактирования имени текущей переменной нажимаем ентер.

6) зададим имя системы для этого выбираем в под меню экспорт файл команда то диск и вводим имя файла например органолептика.

7) переходим в редактор функции принадлежности сделаем двойной щелчок левой кнопкой мыши на блоке размер частич для этого напечатаем 0,5 в поле ранже и нажмем ентер

8) перейдем в редактор функции пренадлежности для этого делаем двойной щелчок левой кнопкой мыши на блоке размер частик

9) зададим функции принадлежности переменной размер частик. Для лингвистической оценке этой переменной используем пять терминов с симметричен вами гаусовскими функции принадлежности для этого в меню Эдит выбираем команду Эдд мфс в результате появится диалоговое окно выбора типа и количество функций принадлежностей. Выбираем тип функции принадлежности гаусс мф, количество 5 и нажимаем ентер, зададим термос переменной размер частик для этого делаем один щелчок левой кнопкой мыши по графику первой функции принадлежности затем вводим наименование термо в поле нейм. Например мелкия и нажмем ентер затем делаем один щелчок левой кнопкой мыши по графику второй функции принадлежности и вводим наименование термо в поле нейм для не очень мелких частиц. Например нео хенд мелкие и нажимаем ентер еще раз нажимаем левой кнопкой мыши по графикам 3,4,5 функции и наименование термос для средних не очень крупных и крупных частиц например средние, крупные и не очень крупные в результате получим графическое изображение

11) зададим функции пренадлежности переменной конструкции для лингвистической оценке этой переменной будем использовать 5 теремов для этого активизируем переменную контракту ионную с помощью щелчка левой кнопки. Зададим диапазон изменения переменной для этого печатаем ноль точка пять пробел пяденица точкам пять в поле ранже и нажмем ентер затем меню едит выберем команду Эдд мфс в появившемся окне выбираем тип функции принадлежности гаусс в поле и 5 теремов в поле намбер Оф после ентер.

В таблице 3 в общем виде представлены исходные данные, а так же формулы для расчета рецептур для производства плавленных сыров. Цифры в таблице 1,2 и тд показывают порядок расчета

Таблица обобщенное представления данных для расчета рецептуры плавленных сыров.

Алгоритм расчета рецептур для производства плавленных сыров в соответсвии с данными таблицами состоит в следующем смотри предыдущую лекцию.

Продолжение предыдущей лекции.

12) по аналогии с пунктом 10 задаются следующие наименоменрвани термов переменной(контракцион): низкая- "ницкий" не очень низкая- " не очень нисцкий" средняя - " средняя" не очень высокая " не очень высокий" высокая - " высокий"(в ковычках все на латынь)в результате задачи этих терменов получается графическое окно внизу которого надпись функции принадлежность переменной" контрацион"

13) задают функции принадлежности переменной " органолептика" для оценки этой переменной используют 5 термов с гауссовскими функциями принадлежности, для этого актив роют переменную органолептику с помощью щелчка левой кнопкой мыши на блоке органолептика. Затем задают диапазон изменения переменной органолептика для этого печатают 1 5 в поле рандже и нажимают ентер, затем в меню эддит выбирают команду ад мфс, в появившемся диалоговом окне выбирают тип функции принадлежности гаусс мф в поле мф типа у и 5 термов в поле намбер Оф мф с, затем называют ентер. По аналогии с пунктом 10 задают следующие наименование термов переменной органолептика: очень желательная оцен негаль тужель, не очень желательная не очень гативней, удволитворительная " удволитворительней" нормальная- " нормальний" очень желательная- " очень желательный". В результате получат графическое окно с наименованием функции принадлежности переменной органо

12) если концентрация низкая то органолептика очень желательная

13) если концентрация не очень низкая то органолептика очень желательная

14) если концентрация высокая и размер частиц мелкий то органолептика очень желательна

15) если концентрация не очень низкая и размер частиц не очень мелкий то органолептика очень желательная

Для ввода правила необходимо выбрать меню соответствующую комбинацию термов и нажать кнопку эдд рула появится окно под названием база знаний в руле эддитор. Для сохранение созданной системы выбирают под меню экспорт файл то диск

17) в поле ин пут указываются значение входных переменных для которые выполняется логический вывод. Каждое правило в базе знаний представляется в виде последовательности горизантольно расположенных прямоугольников, залива графиков функции к принадлежности входных переменных демонстрирует степень соответствия значений на входе сформулированным правилом. Залива графика функции принадлежности выходной переменной представляет собой результат логического правила. Значение входных переменных осуществляется в поле ин пут. Разработан на модель используется в проектировании новых видов конфет, как гениратор оптимального рецептурного состава, по экспертным оценкам при дегустации образцов конфет. Таким образом аппарат нечеткой логики позволяет определить оптимальное соотношение рецептурных ингридиентов при проектировании многокомпонентных видов кондитерских изделий с улучшены ми потребительскими характеристиками.

Дата добавления: 2013-12-12