В данной работе нами предложен дополнительный способ контроля качества творога и творожной продукции по органолептическим показателям. Способ заключается в построении нейросетевой модели оценки качества творога по входным и выходным данным. В связи с тем, что контроль качества творога по органолептическим показателям по ГОСТу не обязателен, в статье приведена условная 5-бальная шкала для органолептической оценки творога и творожных изделий. Приведена последовательность основных операций, необходимых для составления нейросетевых моделей, и предложены рекомендации для составления программно-аппаратного комплекса. Такой способ оценки упрощает контроль качества готового продукта, так как позволяет своевременно среагировать на отклонения в процессе производства (исходя из данных, предложенных нейронной сетью), предсказать качество готового продукта при отклонении технологических параметров от заданной нормы.

производство творога, нейросетевое моделирование, программно-аппаратный комплекс, контроль качества, органолептические показатели

1. Брижашева О.В. Маркетинг торговли: учеб. пособие. Ульяновск: УлГТУ, 2007. 170 с.

2. Ребрин Ю.И. Управление качеством: учеб. пособие. Таганрог: ТРТУ, 2004. 174 с.

3. Апанасенко С.И., Благовещенская М.М. Системы регулирования показателей качества пищевых продуктов на основе нейросетевых алгоритмов // Сборник докладов II конференции молодых ученых «Реология и физико-химическая механика гетерофазных систем», Звенигород, 7-11 июля 2009г. М.: МГУ, 2009. С. 65 – 67

4. Меркулова Н. Г. Производственный контроль в молочной промышленности: практическое руководство: учеб. пособие. СПб: Профессия, 2009. 656 с.

5. Апанасенко С.И., Благовещенская М.М. О построении системы регулирования показателей качества пищевых продуктов с применением нейронных сетей // Сборник докладов международной научной конференции студентов и молодых ученых «Экологически безопасные, ресурсосберегающие технологии и средства переработки сельскохозяйственного сырья и производства продуктов питания». М.: МГУПБ, 2009. С. 157 – 159.

6. Апанасенко С.И., Благовещенская М.М. Применение нейронных сетей для построения автоматизированной системы корректировки рецептуры приготовления кондитерских масс // Сборник докладов научного семинара «Интенсификация и автоматизация процессов обработки пищевых продуктов». М.: МГУПБ, 2010. С. 26 – 30.

7. Апанасенко С.И., Благовещенская М.М. Построение виртуальных датчиков на основе нейросетевых алгоритмов для определения качественных показателей пищевых масс // Вестник Воронежского государственного университета инженерных технологий. 2010. № 2. С. 5 – 8.

8. Шаверин А.В., Благовещенская М.М. Исследование возможностей современных автоматизированных технологических линий для построения интеллектуального модуля прогнозирования вкусовых качеств кондитерских масс // Сборник докладов V Юбилейной школы конференции с международным участием «Высокоэффективные пищевые технологии, методы и средства для их реализации». М.: МГУПП, 2007. С. 391 – 393.

9. Шаверин А.В., Благовещенская М.М. Создание программно-аппаратного комплекса для оценки показателей вкуса кондитерских изделий // Сборник докладов II конференции молодых ученых «Реология и физико-химическая механика гетерофазных систем», Звенигород, 7-11 июля 2009 г. М.: МГУ, 2009. С. 58 – 60.

10. Шаверин А.В., Благовещенская М.М. Автоматизированная система интеллектуального контроля вкуса шоколадных изделий // Хранение и переработка сельхозсырья. 2009. №11. С. 55 – 57.