автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Идентификация и контроль жидких пищевых сред по инструментальным и сенсорным показателям

В веден и с —.

Глада 1. Современные методы н технический средства автоматизации идентификации и контроля жидких пищевых сред.Л

1.1. Инструментальные методы идентификации и контроля показателей качества жидких пищевых сред

1.2. Органолептическне методы идентификации и контроля показателей качества жидких пищевых сред—

1.3. Математические модели идентификации и оценивания показателей качества жндкнх пищевых сред „,„.„,„,„

1.4. Принципы спектральной компьютерной квалиметрин жилкнх лни^выхсреЛм,.

Выводы к главе 1.

Глава 2. Экспериментальное статистическое исследование распределений значений инструментальных и органолептических показателей качества жидких пищевых сред.

2.1. Исследование распределений значений инструментальных показателей качества водок

2.2. Исследование распределений значений инструментальных показателей качества виноградных ннн-—.

2.3. Исследование распределений значений органолептических показателей качества водок н виноградных вин.,.В

Выводы к главе .—

Глава 3. Модели функинонально-тсхнологнчсскнх свойств жидких пищевых сред как многокомпонентных смесей

3-1. Модели «состав - структура - свойство» жидких сред.

3.2. Модель распределения значений показателей качества жидких пищевых сред, согласованная с экспериментальными данными.

3.3. Модель, связывающая физико-мимические показатели качества жидких пищевых сред со спектрами молекулярного поглощения на основе ненараметрически\ регрессионных зависимостей.—

Выводы к главе 3„.—.——.——

Глава 4. Алгоритмы идентификации н оценивания качества жидких сред.™.——.——-.——.—.™.—————J

4.1. Алгоритмы идентификации и оценивания качества жидких пищевых сред но совокупным значениям их инструментальных показателей .-.

4.2. Алгоритмы оценивание качества жидких пищевых сред по совокупным значениям их органолсгттнчсских показателей .„,.

4.3. Алгоритмы идентификации и оценивание качества углеводородных спиртосодержащих соединений по их инфракрасным спектрам молекулярного поглощения—-------——,—----------„—

4.4. Алгоритмы идентификации органических примесей в этиловом спирте по многомерным спектрам совокупности оптических спектров возбуждения-испускания флюорес ценцим „ поглощення~отражения).„.—„„„—

4.5. Идентификация малых концентраций примесей бинарных растворов по их оптическим спектрам атомного поглощения.—

Выводы к главе 4,.—.—-.■■■■■,,,.,.,..,.■■■

Глава 5. Управление качеством жидких пищевых сред методами спектральной компьютерной квалнметрин.—----------------------------1S

5J. Оценивание факторов межмолекулярных взаимодействий в бинарных растворах по мл фнтка-хнмнческнм показателям и оптическим спектрам молекулярного поглощения. ]

5.2, Оптимизация состава бинарных смесей пищевых красителей по их оптическим спектрам атомного поглощения—. ] б J

5-3. Оптимальное управление составом многокомпонентных растворов для составления изделий с заданными функционал ьнопхшшчссшн свойствами .—.]

Выводы к главе 5.

Глава 6, Автоматизация оценивания качества жидких пищевых сред—

6.1. Автоматизация оценивания микролнспсрсной и нанодисперсной структуры жидких пищевых сред по оптическим спектрам когерентного светорассеяния.

6.2. Имитационное моделирование оценивания дисперсной структуры жидких сред.

6.3. Методика экспертного количественного оценивания качества жидких пищевых сред в стандарте IDFM.„.

6.4. Экспертная система оценивания качества водок по совокупкости их инструментальных и органолептических

Выводы к главе 6,.™™-™---—.—.

Сннсок литературы

Актуальность темы. В основе определения потребительской и ценовой привлекательности любого товарного продукта, прежде всего, лежит определение его качества.

В пищевой промышленности все показатели качества продукта принято контролировать по двум группам, инструментальным к сенсорным (органо-лсптическнм),

Группа инструментальных показателей основана на использовании специализированных методов н приборов, лающих количественную информацию о физико-химических, физических, биолотческнх, физиологических свойствах продовольственных товаров.

Группа органолептнческнх показателей основана на получении информации с помощью органов чувств человека: зрения, обоняния, слуха, осязания и вкуса. Органолсптнчсскне показатели позволяют контролировать: цвет, интенсивность окраски, прозрачность (мутность), внешний вид, вкус и запах (аромат), консистенцию (структуру или текстуру),

Только совокупность инструментальных и органолсптнческнх методов анализа дает возможность в полкой мере контролировать качество сырья и технологические процессы производства, а также готовую продукцию.

Для комплексного оценивания качества продовольственных товаров, наряду со специализированными методами и техническими средствами инструментального и органолептнческого анализа, необходимы специальные средства автоматизации для обработки огромного количества инструментальных и органолептнческнх данных. Разработка таких средств требует создания соответствующих моделей и численных методов оценивания качества продовольственных товаров по совокупности инструментальных и сенсорных показателей.

Настоящая работа посвящена идентификации состояний и контролю качества жидких пищевых сред на базе методов спектральной компьютерной квалнметрии, основы которой были заложены в трудах д.ф-м.н., профессора МГУТУ Краснова А.Е.

Спектральная компьютерная киалиметрня охватывает широкий круг вопросов, связанных с разработкой моделей, численных методов, алгоритмов н специальных компьютерных программ, а также технических средств для автоматизации контроля и управления качеством многокомпонентных многопа-раметрнчсскнх систем.

Практически все жидкие пищевые среды являются многокомпонентными многопараметрнческнмн системамн.

Развиваемые в диссертационной работе методы спектральной компьютерной квалиметрии применительно к таким жидким пищевым средам, как водки и виноградные вина, а также таким жидким средам, как спиртосодержащие углеводородные соединения позволяют конкретизировать исследования в области разработки методов и средств контроля и управления качеством, не снижая их общности и актуальности для жидких пищевых сред в делом.

Актуальность развития методов спектральной компьютерной квалиметрии обусловлена также и необходимостью разработки новых средств идентификации и оценки качества жидких сред с целью обеспечения продовольственной безопасности населения страны в современных условнях.

В связи с существованием большого количества контрафактных продуктов, особенно актуальным является применение новых методов оненкн качества к изделиям ликероводочной и винодельческой продукции, а также безалкогольным налиткам.

Развитие методов спектральной компьютерной квалиметрии актуально также н для нового направления, связанного с применением в традиционном углеводородном топливе (бензине) возобновляемых водно-спиртовых добавок.

Настоящая работа проводилась с учетом трудов отечественной школы ученых в области управления качеством продукции [36. 3], а также контроля жидких сред [23,99, 104, 117, 118, 122, 127, 147, 152, 196, 203, 209]. Модели, алгоритмы н численные методы идентификации многомерных многопарамет-рнчсскнх систем, каковыми являются жидкие среды, реализовывались с использованием основных положений отечественных авторов [98, 213, 260]. Учтены работы зарубежных авторов в области контроля жидких сред [ 135, 210, 274, 280, 281,301,317,318,336. 33«].

Цель н палачи работы. Целью диссертации является повышение оперативности и достоверности идентификации состояний и оценивания качества жидких пищевых сред (на примере водок и виноградных вин), а также спнрто-содержащих углеводородных соединений на основе методов спектральной компьютерной квалимстрни, основанной на автоматизации формирования и сравнения многочисленных инструментальных и органолептнческнх показателей качества жидких пищевых сред.

Задачами диссертационной работы, в соответствии с поставленной целью, являются:

1. проведение экспериментального статистического исследования выборочных распределений плотностей вероятности значений инструментальных и сенсорных показателей водок и виноградных вин;

2. разработка модели «состав-структура-свойство» для жидких сред пищевых сред;

3. построение теоретической модели для оценки распределений плотностей вероятности значений инструментальных и сенсорных показателей водок и виноградных вин, согласованных с выборочными распределениями;

4. разработка параметрической и непараметрнческой моделей, связывающих показатели качества жидких пищевых сред с их физически однородными спектрами;

5. разработка алгоритмов идентификации и оценивания качества жидких пищевых сред по совокупным значениям их инструментальных показателей;

6. разработка алгоритмов оценивания качества жидких пишевых сред по совокупным значениям их органолептнческнх показателей;

7. разработка алгоритмов идентификации и оценивания качества угле водородных спиртосодержащих соединений по их инфракрасным спектрам молекулярного поглощения;

8. разработка алгоритмов идентификации органических примесей в этиловом спирте но многомерным спектрам (совокупности оптических спектров возбуждения-испускания флюоресценции, поглощения-отражения);

9. разработка алгоритмов идентификации малых концентраций примесей бинарных растворов по их оптическим спектрам атомного поглощения;

10- разработка метода оптимального управления составом многокомпонентных растворов для синтеза ликероводочных изделий с заданными функционально-технологическими свойствами- Применение данного метода для оптимизации состава бинарных смесей пищевых красителей по их оптическим спектрам атомного поглощения;

I i - разработка методов оценивания факторов межмолекулярных взаимодействий в бинарных растворах по их физнко-химнческнм показателям н оптическим спектрам молекулярного иен лощения,

12, автоматизация оценивания микро- и субмнкроскопическнх структур жидких пищевых сред по оптическим спектрам статического и динамического когерентного светорассеяния;

13. разработка прототипа экспертной системы для оценивания качества водок по совокупности их инструментальных и органолептнческнх показателей.

Методы исследований. Выполненные исследования базируются на использовании методов: теории оптимального управления, теории статистических решений и нечетких множеств, теории идентификации, выбора и принятия решений, математического и имитационного моделирования, баз данных и знаний, экспертных систем.

Научная новизна работ, 13 диссертации впервые для идентификации состояний и оценивания качества жидких сред (на примере водок н виноградных вин, а также спиртосодержащих углеводородных соединений) были разработаны: теоретическая модель лдя оценки распределений плотностей вероятности значений инструментальных и сенсорных показателей водок и виноградных вин в виде усеченного нормального распределения, наиболее согласованного с экспериментальными одномодальными распределениями по критериям: «максимум энтропии» и «хи-квадрат» на высоком уровне значимости;

2, модель «'состав - структура - свойство» для жидких сред, учитывающая на основе равновесной статистической термодинамики факторы парных межмолекулярных взаимодействий, которая позволила построить зависимость инструментальных показателей качества жидких сред от мольных долей их компонентов;

3. модель, созывающая физико-химические показатели качества жидких пищевых сред со спектрами молекулярного поглощения на основе непарамет-рическнх регрессионных зависимостей; алгоритмы идентификации и оценивания качества жидких пищевых сред по совокупным значениям их инструментальных н органолептнческих показателей на основе мер их сходства с эталонными значениями, оптимальные по достоверности с позиции теории статистических решений;

5- алгоритмы идентификации и оценивания качества углеводородных спиртосодержащих соединений по нх инфракрасным спектрам молекулярного поглощения;

6. алгоритмы идентификации органических примесей в этиловом спирте по многомерным спектрам (совокупности оптических спектров возбуждения-испускания флюоресценции и поглощения-отражения);

7, метод оптимального управления составом многокомпонентных растворов для разработки ликероводочных изделий с заданными функционалыю-технологическими свойствами; в. методы автоматизации оценивания микронных и субмикронных неод-нородностей в жидких пищевых средах по оптическим спектрам статического н динамического когерентного светорассеяния;

9. методика создания экспертных систем для идентификации и контроля качества жидких сред, структура которой представлена в международном стандарте IDFM {Integrated Definition Function Modeling).

Практическая значимость работы, Полученные в диссертационной работе результаты позволяют

1. использовать разработанные меры сходства как универсальные критерии, значения которых варьируются в интервале [0-1] или [0- 100 %). для интегральной оценки качества водок и виноградных ннн по совокупности сенсорных показателей, независимо at балльных опенок отдельных показателей;

2. на основе использования мер сходства повысить в 4 раза селективность оценки качества водок и виноградных вин по совокупности сенсорных показателей, по сравнению с используемыми суммарными балльными оценками;

3. на основе разработанной методики создавать конкретные компьютерные экспертные системы оценки качества водок и виноградных вин;

4. идентифицировать малые концентрации примесей в бинарных растворах по их оптическим спектрам атомного поглощения;

5. оптимизировать состав бинарных смесей пищевых красителей по их оптическим спектрам атомного поглощения;

6. оценивать факторы межмолекулярных взаимодействий в бинарных растворах по их фнзнко-хнмическим показателям и оптическим спектрам молекулярного поглощения;

7. оптимизировать состав лмкероводочных изделий для получения про» дуктов заданного качества.

8. создавать фотонные хроматографы, позволяющие проводить измерение функций распределения неолнородностей жидких сред по размерам в микронных ([1+5 мкм|, [б-;- 10 мкм], [П + 15 мкм]. . (46 + 50 мкм]) н субмикронных (1100 + 60 нм], [50 + 10 им], [ 10 -г- 6 hmJ, [5 + I нм]) диапазонах.

На защит)' выносится основные положения разделов научная поп н та и практическая значимость работы,

Апробация работы н личный вклил uuiupa. Разработанные в днссерта-цин методы идентификаций и оценивания качества, а также методика построения компьютерных экспертных систем оценки качества водок и виноградных вин были реализованы в ряде НИР, выполненных МГУ ТУ по заказу Министерства сельского хозяйства РФ: «Исследование и разработка принципов квал«метрического контроля винодельческой продукции по физнко-химическим и органолептнческнм показателям», по договору Xs 1326/1! от 16 октября 2003 г., № гос. регистрации 01200.404685; «Разработка проекта методологии применения экспертных систем компьютерной квалнметрни для идентификации и контроля качества лнкероводочиой продукции и этилового спирта», по договору №1/11-04 от 26 ноября 2004г., № гос. регистрации 0120.0500,670; «Разработка концепции и программного обеспечения ио фор-мнрованию государственных информационных ресурсов в сфере производства н оборота этилового спирта, алкогольной и спиртосодержащей продукции», гю договору № Д-382-6/А от 05 августа 2005 г.

Разработанные в диссертации параметрические и не параметрические модели оценки качества жидких сред по совокупности инструментальных показателей на основании мер сходства были использованы компанией «Интеллектуальные компьютерные технологии» в экспертной системе идентификации и контроля качества углеводородных соединений по их инфракрасным спектрам.

Основные результаты исследований докладывались на следующих научных форумах: Л"Международной научно-практической конференции «Стратегия развития пищевой промышленности», Москва, МГУТУ, 2004; VI! Международной научно-практической конференции «Фундаментальные и прикладные проблемы приборостроения, информатики, экономики и правам, МГАПИ. 2004; / Международной конференции «Аналитические методы измерения и приборы в пищевой промышленности», Москва. МГУ ЛТК 2005; Г Международной научно-практической конференции «О состоянии и направлениях развития производства спирта этилового из пищевого сырья и ликероводочной продукции», Москва, 2005; VI Международном форуме «Пищевые ингредиенты XXI века», в рамках выставки «Ingredients Russia 2005», Москва, 2005; //Международной научно-практической конференции «Актуальные проблемы науки и высшего образования», Уиеча, филиал МГУ ТУ. 2006; VI Научно-практической конференции «Технологии, научно-техническое и информационное обеспечение в образовании, экономике и производстве региона», Вязьма, ВФ МГУ ТУ, 2006; «Инновации в условиях развития инфор-мвционно-коммуникацнонных технологий», Сочи. МИЭМ, 2006.

Личный вклад автора нашел непосредственное отражение как в разработке основных положений диссертации, выносимых на защкту, так н во внедрении результатов НИР в Министерстве сельского хозяйства РФ, компании «Интеллектуальные компьютерные технологии», а также на ряде предприятий ли-кероводочной промышленности.

Публикации, По материалам диссертации опубликовано 36 научных работ, которые включают в себя: 2 М0н01рафии, 1 учебник и I учебное пособие с грифом Минобразования, 13 статей в журналах, рекомендованных ВАК, 15 статен в сборниках трудов научных конференций, 4 патента РФ.

Структура н объем диссертации. Диссертация состоит из введения, шести глав, заключения, списка литературы, приложений. Работа изложена на 258 страницах основного текста, содержит 38 таблиц, 84 рисунка и список литературы, включающий 375 наименований, из которых 306 отечественных и 69 зарубежных авторов.

Выводы к главе б

В главе представлены результаты оптимизации (по габаритам и точности) типовых схем когерентных спектральных анализаторов статического и динамического светорассеяний с целью создания малогабаритных оптических датчиков косвенного измерения структурных параметров жидких сред.

На основе разработанных математических моделей когерентных спектральных анализаторов и проведенного имитационного моделирования предложен новый класс оптических датчиков - фотонных хроматографов, предназначенных для косвенного измерения структурных параметров жидких сред.

Таким образом, предлагаемые в диссертации оптические датчики, наряду с радиофизическими датчиками, рассмотренными автором ранее в цикле работ [W-A, 16-А, 20-А, 22-А-24-А, 3I-A-33-A], практически полностью перекрывают нужды пищевой промышленности в части контроля показателей качества жидких сред н технологических процессов их приготовления.

Приведена разработанная методика экспертного количественного оценивания качества жидких пищевых сред на основе международного стандарте JDFM {IntegratedDefinition Function Modeling),

Данная методика была использована при создании прототипа экспертной системы оценки качества водок, которая была использована для сравнительного анализа десяти лучших отечественных и зарубежных водок. Результаты сравнительного анализа, проведенного экспертной системой, целиком согласуются с результатами «ручного» анализа специалистов ООО «Кристалл», что подтвердило эффективность проведенного исследования.

Заключен не

В диссертации впервые для идентификации состояний и оценивания качества жидких сред (на примере водок и виноградных вин. а также спиртосодержащих углеводородных соединений) были разработаны:

1. теоретическая модель для оценки распределений плотностей вероятности значений инструментальных и сенсорных показателей водок и виноградных вин в виде усеченного нормального распределения, наиболее согласованного с экспериментальными одномодальнымн распределениями по критериям: «максимум энтропии» и «хн-квадрат» на высоком уровне значимости;

2. модель «состав - структура - свойство» для жидких сред, учитывающая на основе равновесной статистической термодинамики факторы парных межмолскулярных взаимодействий, которая позволила построить зависимость инструментальных показателей качества жидких сред от мольных долей их компонентов;

3- Модель, связывающая фтнко-химнческне показатели качества жидких пищевых сред со спектрами молекулярного поглощения на основе не параметрических реjpecc ионных зависимостей.

4. алгоритмы идентификации и оценивания качества жидких пищевых сред по совокупным значениям их инструментальных и органолептнческнх показателей на основе мер нх сходства с эталонными значениями, оптимальные по достоверности с позиции теории статистических решений;

5. алгоритмы идентификации и оценивания качества углеводородных спиртосодержащих соединений по нх инфракрасным спектрам молекулярного поглощения;

6. алгоритмы идентификации органических примесей в этиловом спирте по многомерным спектрам (совокупности оптических спектров возбуждения-испускания флюоресценции и поглощения-отражения);

7. .метод оптимального управления составом многокомпонентных растворов для разработки лнкероводочных изделий с заданными функционально-технологическими свойствами;

8. методы автоматизации оценивания микронных и субмнкроиньгх неоднородное t ей в жидких пищевых средах по оптическим спектрам статического н динамического когерентного светорассеяния;

9. методика создания экспертных систем дли идентификации и контроля качества жидких сред, структура которой представлена в Международном стандарте IDFM,

Полученные в диссертационной работе результаты позволяют:

1. использовать разработанные меры сходства как универсальные критерии, значения ко торых варьируются в интервале fO - J J или [0 - 100 %], для интегральной оценки качества водок н виноградных вин по совокупности сенсорных показателей, независимо от балльных оценок отдельных показателей;

2, на основе использования мер сходства повысить в 4 раза селективность оценки качества водок и виноградных вин по совокупности сенсорных показателей, по сравнению с используемыми суммарными балльными оценками;

3, на основе разработанной методики создавать конкретные компьютерные экспертные системы оценки качества водок и виноградных вин;

4. идентифицировать малые концентрации примесей в бинарных растворах по их оптическим спектрам атомного поглощения;

5. оптимизировать состав бинарных смесей пищевых красителей по их оптическим спектрам атомного поглощения;

6, оценивать факторы межмолекулярных взаимодействий в бинарных растворах по их физико-химическим показателям и оптическим спектрам молекулярного поглощения;

7. оптимизировать состав лнкероводочных изданий для получения продуктов заданною качества;

8. создавать фотонные хроматографы, позволяющие проводить измерение функций распределения неоднородностей жидких сред но размерам в микронных ([1+5 мкм], [6+ 10 мкм], [II+ 15 мкм], . [46 + 50 мкм]) и субмикронных ([100 + 60 нм), [50^ 10 им]. [10 + бнм], [5 + I нм]) диапазонах.

1. Абрамова ИМ, Поляков В.А., Савельева В,Б„ Воробьева Т.Г., Сурнн И.М. Влиянне органических мнкропрнмесей на органолептнческне показатели пншевого ректификованного спирта. Производство спирта н лнкероводочных изделий, №2,2006, с. 24,

2. Авраменко Е.И., Есельсои МП Спектральный анализ в пищевой промышленности. М : Пищевая промышленность, 1979. -183 с.

3. А-згальдов Г.Г. Теория и практика оценки качества товаров: Основы квалнмстрии. — М.: Экономика, 1982. — 256 с.4„Алакасва Л-А, Спсктрофотометрнческне методы исследования комплексных соединений: Учебное пособие. Нальчик, 2003, - 61 с.

4. Алаторцев Е.И., Балашов А,А., Вагин В.А, и др. Автоматизированная система идентификации к контроля качества горючего на основе фурье-спектрометра АФ-1 // Оптический журнал, 1999, №10, с.89-103.

5. Александровская Л.Н„ Кузнецов AT., Мельникова Е.А, Оценка статистических характеристик испытаний методом Монте-Карло. // Партнеры и конкуренты, 2003, № 12, с. 20 24.

6. Амстистов Е.В., Дмитриев А.С. Монодисперсные системы н технологии. М.: Изд. МЭИ, 2002.

7. Аналитические методы измерения и приборы в пищевой промышленности, Материалы Международной конференции 1+2 февраля 2005 г, М,; Издательский комплекс МГУПП, 2005. - 268 С.

8. Аниснмоа М.А., Киячснко Ю.Ф., Николаенко ГЛ., Юдин И.К. Измерение вязкости жидкостей и размеров взвешенных частиц методом корреляционной спектроскопии оптического смешения. U Инженерно-физический журнал, Т. XXXV711, 4. - Апрель. 1980. - с. 65/-655,

9. Аннскин Д.Ю., Краснов А,Е, Красников С.А. Разработка методнк идентификапни и контроля качества углеводородных соединений. // Техника и технология. 5, 2006. С, 87 89,

10. АнфилатовВ.С,, Емельянов А, А„ Кукушкин А-А. Системный анализ в управления: Учеб. пособие. М: Финансы и статистика, 2002. - 368 с,

11. Аристова Н.И., Жнлякова Т.А,, Лутков И,П. Измерение массовой концентрации лимонной кислоты в сусле и вине. И Виноделие и вниоградство. 2002. №5. с. 26-27.

12. Ашапкин В.В., Кутуева Л.И., Захарова М.Г, и др. Контроль качества продукции физико-химическими методами. // Вино и киноматериалы. М ДеЛи принт, 2005. - 124 с

13. Багатурня Н.Ш. Бегиашвили НА. Грузинские вина, приготовленные различными способами. И Виноделие и виноградарство, 2004, № 6, с. 18-19.

14. Большая медннннская энциклопедия: в 30-т. Гл. ред. ББ, Петровский, -М-: Советская энциклопедия, 1989. Т.4,

15. Боровиков В.ГК Statistics- Искусство анализа данных на компьютере, -Спб.; Питер, 2003, 256 с.

16. Бородин А.В. Научно-практические основы построения знание' ориаггнроваиной системы поддержки принятия решений для перерабатывающих предприятий АПК. Автореф. дисс. д. техн. иаук, М,: МГУ ГШ, 2001.

17. Бриллиантов HJ3,, Ревокатов О.П, Молекулярная динамика неупорядоченных сред / Учебное пособие. М,: Изд. Московского университета, 1996.

18. Бродский Е.С. Аппаратура для хромато-масс-спектрометрин. Современное состояние и тенденции развития. И Партнеры и конкуренты. 2002, № И.

19. Буйташ П., Кузьмин Н.М., Лейстнер Л. Обеспечение качества результатов химического анализа. М.-. Наука, 1993. - 42 с.

20. Бурзчевекий НИ,, Морозова С. С., Бурэчевскяя B.JO, Сравнение качественных показателей ряда лучших отечественных н зарубежных водок Н Производство спирта и ликероводочных изделий. 2004. № 1, с, 25 26.

21. Буряков М.А., Крылов Е.В„ Макась А-Л. и др, Журнал аналитической химии, 1993,т. 48, вып. !,с. 156-165.

22. Ваннштейн Л.А., Зубаков В,Д. Выделение сигналов на фоне случайных помех. M.i Советское радио, 1960,-447 с.

23. Валуйко ГГ-, Шольц-Куликов Е.П. Теория и практика дегустации вин. -Симферополь: «Таврида», 2001, 248 с

24. Васильев В.А., Добровидов А.В., Кошкин Г.М. Непараметрическое оценивание функционалов от распределений стационарных последовательностей- М.: Наука, 2004. - 508 с.

25. Великая Е.И., Суходол В.Ф. Лабораторный практикум по курсу обшей технологии бродильных производств (Общие методы контроля). М: Легкая и пищевая промышленность, 1983. — 312 с.

26. Востриков С.В., Губрий Г.Г., Мальцева О.Ю. Основы органолептического анализа спиртных, слабоградусных и безалкогольных напитков. М: Пищевая промышленность, 1998.

27. Вытовтов А.А., Басатн И.А. Товароведная характеристика и экспертиза качества водок: Учебное пособие. СПб: ГИОРД, 2005. - 160 с. 27

28. Гаскаров Д.В. Интеллектуальные информационные системы. Учеб. для вузов, м.: Высш. шк. 2003. - 431 с,

29. Гличев А,В., Круглое М И, Управление качеством продукции. — М ; Экономика, 1979. — 203 с.

30. Головня F В-, Еннкесва Н.Г. Сенсорный анализ для организации контроля качества традиционных и новых пишевых продуктов / Современные методы анализа пищевых продуктов. М: Наука, 1987, - 268 с

31. Горшкова Т.Е., Ежова Т.Н., Муравекая Н.П. Цвет и его измерение- И Мир измерений. 2003. № 8, с, 4-8.

32. ГОСТ 12258-79. Советское шампанское, игристые и шипучие вина.

33. Метод определения двуокиси углерода в бутылках.

34. ГОСТ 12280 75. Вина, аниоыатерналы, коньячные и плодовые спирты.

35. Метод определения альдегидов.

36. ГОСТ 13192 73, Вина, виноматерналы и коньяки. Метод определения1. Сахаров.

37. ГОСТ 13195 73, Вина, внноматерналы, коньяки и коньячные спирты. Соки плодово-ягодные спиртованные. Метод определения железа.

38. ГОСТ 18164-72. Вода питьевая. Методы определения содержания сухого остатка

39. ГОСТ 26927-86. Сырье и продукты пищевые. Метод определения ртути,

40. ГОСТ 26930-86. Сырье и продукты пищевые. Метод определения мышьяка.

41. ГОСТ 26932-66. Сырье и продукты пищевые. Метод определения свинца.

42. ГОСТ 26933-86. Сырье и продукты гшшевыс. Метод определения кадмия.

43. ГОСТ 30178-96, Сырье и продукты пищевые, А томно-абсорбционный метод определения токсичных элементов

44. ГОСТ 30538-97. Продукты пищевые. Методика определения токсичных 'элементов атомно-эм нее ионным методом

45. ГОСТ 3351-74. Вода питьевая, Методы определения вкуса, запаха, цветности и мутности.

46. ГОСТ 4151-72. Вода питьевая. Методы определения общей жесткости

47. ГОСТ 4595. Метод Кубеля. Окисляемость пермангаиатная,

48. ГОСТ 51309-99, Вода питьевая. Определение содержания элементов методом агомной спектрометрии.

49. ГОСТ 52522-2006. Спирт этиловый из пищевого сырья, водки и изделия ликероводочные. Методы органолептического анализа.

50. ГОСТ 52522-2006. Спирт этиловый нз пищевого сырья, водки и изделия ликероводочные. Методы органолептического анализа.

51. ГОСТ 72 08 93. Вина виноградные и внноматерналы виноградные обработанные, Обшнс технические условия.

52. ГОСТ Р 5И35-98. Изделия ликероводочные. Правила приемки и методы анализа.

53. ГОСТ Р 51355-99. Водки и водки особые. Общие технические условия.

54. К ГОСТ Р 51621-2000, Алкогольная продукция н сырье для ее производства Методы определения массовой концентрации титруемых кислот,

55. ГОСТ Р 51652-2000. Спирт этиловый ректификованный из пищевого сырья. Технические условия,

56. ГОСТ Р 51653-2000. .Алкогольная продукция и сырье для ее производства. Метод определения объемной доли этилового спирта.

57. ГОСТ Р 51654-2000. Алкогольная продукция и сырье для ее производства. Метод определения массовой концентрации летучих кислот.

58. ГОСТ Р 51655-2000. Алкогольная продукция и сырье для ее производства Метол определения массовой концентрации свободного и общего диоксида серы

59. ГОСТ Р 51698-2000. Водка и спирт этиловый. Газохроматографичесескнй экспресс метод определения содержания токсичных мнкролрнмесей.

60. ГОСТ Р 51710-2001. Спирт этиловый. Метод определения наличия фурфурола,

61. ГОСТ Р 51762-2001. Водка и спирт этиловый из пищевого сырья. Газохроматографнческнй метод определенна содержания летучих кислот и фурфурола

62. ГОСТ Р 51766-2001. Сырье н продукты пищевые Атомно-абсорбционный метод определения мышьяка,

63. ГОСТ Р 51786-2001 Водка н спирт этиловый нэ пищевого сырья. Газохроматографнческнй метод определения подлинности.

64. ГОСТ Р 51821-2001, Волки и водки особые. Метод определения массовой концентрации катионов калия» натрия, аммония, кальция, магния,стронция и анионов фториодов, хлоридов, нитратов, нитритов, фосфатов и сульфатов с применением ионной хроматографии.

65. ГОСТ Р 51822-2001. Вина и виноматериалы. Гаэохроматографический метод определения объемной доли этилового спирта, массовой концентрации уксусной н нропионовой кислот.

66. ГОСТ Р 51823-2001. Алкогольная продукция и сырье для ее производства. Метод инверсионно-вольтамперометрнческого определения содержания калмня, свинца, цинка, меди, мышьяка, ртути, железа и общего диоксида серы.

67. ГОСТ Р 51875-2002. Вина, внномагерналы и коньяки. Фотоэлектроколориметрическнй метол определения массовой концентрации сахара с применением пикриновой кислоты (трнннтрофенола),

68. ГОСТ Р 52180-2003- Вода питьевая, Определение содержания элементов методом инверсионной вольтамперометрни,

69. ГОСТ Р 52181-2003- Вода питьевая. Определение содержания анионов методами ионной хроматографии н капиллярного электрофореза.

70. ГОСТ Р 52191 -2003. Ликеры. Общие технн чес кие условия.

71. ГОСТ Р 52192-2003, Изделия лнкеронодочные. Общие технические условия.

72. ГОСТ Р 52407-2005. Вода питьевая. Методы определения жесткости.

73. ГОСТ Р 52472-2005, Водки и водки особые. Правила приемки и методы анализа,

74. ГОСТ Р 52473-2005. Спирт этиловый из пищевого сырья, Правила приемки и методы анализа,

75. Груннна Г.С-, ДеменковН.П. Пакет программ, реализующий метод анализа иерархий // Приборы и системы управления, 1996, Хе 6, с . 1 0 11.

76. Груннна Г.С., ДсменковНЛ. Программный комплекс для проектирования нечеткого логического регулятора // Приборы и системы управления, 1997, .Y? 8.

77. Груннна Г-С-, ДеменковН.П. Решение многокритериальных задач оптимизации и принятия решений а нечеткой постановке, Информационные технологии, 1998, № t.

78. ГутучкинаТ.И,, Агеева Н.М-. Гоитарсва Г.Н. Влияние охратоксина А на органические кислоты вина. Ч Виноделие н виноградарство, 2004, № 6, с. 22,

79. Гулиев F.P,, Начева Т,А,, Дсргачева С.С., Беркетова Л,В,, Скурихин И,М. Междуиародный метод определения цветности вин применительно к коньякам. П Виноделие и виноградство. 2002. № 3. с. 20-21

80. Дворкин В.И. Внутрнлабораторный контроль качества химического анализа и компьютерная программа «Qcontrol». // Партнеры н конкуренты, 2000, J6 4, с. 30-39.

81. Дворкин В И, Внутрнлабораторный контроль точности результатов измерений по стандартам ГОСТ Р ИСО 5725-1-2002 и ГОСТ Р ИСО 5725-62002. U Партнеры и конкуренты, 2003, Jfe I, с. 26 + 39.

82. Дворкин В.И. К вопросу о градуировке при количественном химическом анализе. И Партнеры и конкуренты, 2005, № 4, с. 31 35.

83. Дворкин В-И. Метрология и обеспечение качества количественного химического анализа. М.: Химия, 2001, - 262 с.

84. Дейвид Г. Порядковые статистики. М-: Наука, 1979,

85. ДсрффельК. Статистика в аналитической химии, М-: Мир, 1994. -272 с.

86. Джексон PC Дегустация вин. Руководство профессионального дегустатора I Пер. с англ, под общ. ред. Панасюка А.Л-- СПб.; Профессия, 2006.

87. Джексон П. Введение в экспертные системы.: Пер. с англ.: Уч. Пос. М.; Издательский дом «Вильяме», 2001, - 624 с,

88. Добровидо» А.В., Кошкин Г М- Нспараметрнческое оцениваннс енгналов. М.: Наука. Фнзматлнт, 1997. - 336 с.

89. Дроханон A.M. Автоматизированный контроль качества жидких пищевых сред на основе лазерной Фурьс-спектроскопни. Автореферат лнсс. канд. техн. наук, М., 2005. - 26 с,

90. Дроханов А.Н., Краснов А,Е, Применение спектрозональных и структурозонапышх методов для контроля качества пищевого сырья и готовых продуктов. Проблемы биовалеотехнологнн. Научно-практический журнал №1. Вып 1 МГТА, 2001, С. 58-70.

91. Дружи ннн Ю О. Разработка и исследован не устройств для анализа форм ы изображений на основе Гнльберт-фильтрации. Автореферат днсс. к.т.н. -М ИЛУ РАН, 1992.

92. Лунин С.А., Пивоваров Ю.В., Зении В,А, Алгоритмы расчетов при исследовании жирно-кислотного состава. И Партнеры и конкуренты, 2003, №2. с. 29 ♦ 33.

93. Егоров А-А-, Хурщудян С.А. Современные методы анализа в пищевой промышленности. И Пищевая промышленность. 2002, № 9. с, 6S-69. 55

94. Елисеев М,Н. Экспертиза качестве водки. Методическое руководство МВ111Э.МР-019-2003 Автономная некоммерческая организация «Московская высшая школа экспертизы», 2003. 82 с.

95. Жнрова В.В., Преснякова ОЛ Аминокислотный состав осветленных виноградных соков. И Пиво и напитки, 2004, № 5.

96. Заварим А.Н. Использование априорной информации в непараметрнческих оценках функции регрссснн. // Автоматика и телемеханика, 1985. № 5, с. 79 86,

97. Заварил А Н, О вероятностных моментах непарамстрической оценки функции регрессии, Н Автоматика и телемеханика, 1985, № 4, с, 57 68,

98. ЗаговаловИ.Г Разработка компьютерной системы формирования базы знаний по процессам производства ферментированных мясопродуктов. Автореф. дисс. канд. техн. наук, М.; МГУПБ, 2005.

99. Ш. Заде J1. Понятие лингвистической переменной и ее применение к принятию приближенных решений / Перевод с англ. Рннго Н И. под ред. Моисеева Н.Н. М.; Мир, 1976,

100. Зайцев Б.Е, Основы ЯМР-спектроскопнн: конспект лекций. М,; РУДН, 2005. - 99 с.

101. Захарова Э-А^, Слспченко Г.Б., Колпакова ЕЮ. Электрохимические методы для контроля содержания йода в напитках. // Вопросы питания. 2001. 32-36.

102. Ивашкин Ю.А. Системный анализ и исследование операций в прикладной биотехнологии: Учеб пособие, М,: МГУ ГШ, 2005. - 196 с,

103. Ивашкин Ю.А„ Юдина С.Б., Никитина М.А, и др. Информационные технологии проектирования и оценки качества пищевых продуктов направленного действия. И Мясная индустрия» 2000, № 5, с. 40 44.

104. Каган A.M.» ЛннннкЮВ., РаоС. Характеризацнонные задачи математической статистики. М.: Наука, 1972.

105. Казнцына Л.А., Куплетекая Н.Б. Применение УФ-, ИК-, ЯМР- и масс-спектросконии в органической химии. М.: МГУ, 1979.

106. Калмановский В-И, Продолжение легенды о градуировке. // Партнеры н конкуренты» 2004, № 2, с. 16 21.

107. Калмановский В.И. Продолжение легенды о неопределенности. // Партнеры н конкуренты, 2003» №6, с, 35 39,

108. Калмановский В-И. Продолжение легенды о прецизионности. // Партнеры и конкуренты» 2003, № 12, с, 25 28,

109. Калошин Ю Л., Андреев В Н. Оптимизация процесса смешивания водно-жировых эмульсий И Международный журнал «Биотехнология и управление», (993, №3.

110. Каммннс Г.З. Применение спектроскопии оптического смешения в биологии. Спектроскопия оптического смешения и корреляция фогонов перевод с англ, / Под ред. Г. Каммннса и Э. Пайка. М.: Мир, с. 287 - 331, 1978--584 с,

111. Кантере В-М-, Матисон В.А-, Тихомирова 0,И„ Крючкова Ю.Б. Качество н безопасность продуктов питания: Монография, — М,: Издательский комплекс МГУПП, 2001. 398 с,

112. Кантере В.М., Матисон В А., Фоменко М-А. Сенсорный анализ продуктов питания, М.: Типография РАСХН, 2003, - 400 с.

113. Кантере В.М., Матисон В.А., Фоменко М,А. и др. Органолептнческий анализ пищевых продуктов: Монография, М: Издательский комплекс МГУПП, 2001.-151 с.

114. Кантор Ч., Щи имел П. Биофизическая химия: в 3-х т. Пер. с англ. М.: Мир, 1984.-Т. 2. -496. с.

115. Карасек Ф., Клемент Р, Введение в хромато-масс-спсктромстрню. М„ Мир, 1993.-236 с.

116. Карпова Т.С. Базы данных: модели, разработка, реализация, СПб.; Питер, 2001.-304 с.

117. Карюхнна Т.А., Чурбанова И,Н. Контроль качества воды: Учеб. длятехнику мов, 2-е изд., персраб, и доп, - М,: Стройнздат, 1986. - 160 с.

118. Келнх С. Молекулярная нелинейная оптика- пер. с польск./Под рсд, И.Л. Фабели некого. М.: Наука, Главная редакция физико-математической литературы, 1981.

119. Кнтова А,Е„ Пономарева О.Н., Алферов В, А., Кузмичев А.В., Ежков А.Аг, Арсеньев Д.В., Решетклов А.Н. Перспективы применения биосенсорны ч анализаторов при производстве спирта. // Производство спирта и ликероводочных изделий. 2004. X? 4, с 11-13.

120. Климонтовнч Ю-Л. Статистическая теория открытых систем М.: ТОО «Янус», 1995. -624 с,

121. Клиннчев А,И, Нелинейная теория многокомпонентной динамики сорбции и хромотографии. Обзор. Успехи хнмнм. Т. 65, вып. 2, 1996. -с, 103.

122. Клочков В.П., Козлов Л.Ф. Потыкевич И.В., Соскнн М.С. Лазерная анемометрия, дистанционная спектроскопия и интерферометрия. Справочник. Киев: Наукова думка, 1985. - 759 с.

123. Клячкин В.II. Многомерный статистический контроль технологического процесса. -М.: Финансы и статистика, 2003, 192 с.

124. Колеснов А.Ю, Идентификации и анализ качества соков и напитков с применением ферментативных методов, Л,: ЛТИХП, 2000, -41 с.

125. Коробова Л.А, Математическое моделирование взаимодействия перерабатывающих предприятий молочной промышленности с внешней средой. Автореф, дисс канд, техн. наук. Воронеж: ВГТА, 2002.

126. Корпусов О-В., Свинцов И.В., Лнпчзиский А.С., Свинцов В.Я, Новый кондуктометрнчсский метол анализа концентрации веществ, Н Партнеры и конкуренты. 2005, 6. с- 36-37.

127. Косныреиа Л.М., Криштафович В.И,, Позняковскнй В,М- Товароведение и экспертиза мяса и мясных товаров. Учебник для стул, вузов, М: «Академия», 2005. - 320 с.

128. Красников С.А. Разработка моделей сравнительного анализа нечетких спектральных данных для идентификации качества пищевых сред. Автореф. дисс. канд. техн. наук. М.: МГТА, 2003.

129. Крас нов А. Е. Метод фазового портрета в эксперимента»ыюм о цен иванни матриц плотности состояний электромашитных полей для нх инвариантного детектирования и распознавания. Автореф. дисс. д-ра ф.-м. наук. М.: 1997. -50с,

130. Краснов А.Е., Компанец И.Н., Чериопятов А. В., Дружинин Ю.О., Малое А.Н- Способ raioj-рафической защиты изделий. Российский патент по заявке №95119477 от 16.I1.9S.

131. Краснов А.Е., Красуля ОН., Красников С.А., Большаков О.В. Способ идентификации объекта, // Патент РФ № 2178562, 2002.

132. Краснов А.Е., Красников С.А, Синтез нечетких мер оптимального различения зашумлсиных данных / Параллельные вычисления и задачи управления М-: Институт проблем управления, 2001, с. 33 - 57.

133. Краснов А.Е-, Красуля О.Н., Большаков О.В., ШлёнскаяТ.В. Информационные технологии пищевых производств в условиях неопределённости. М.: ВНИИМП, 200!, - 496 с.

134. Краснов А.Е., Крюкова И.П., Лебедев ВТ,, ПанковаЛ.А., Краснова Т.Н. Основы формализации снидромггой диагностики для автоматизированного ведения пациентов. И Медицинская техника, № 3, с. 20 26.

135. J58. Кузнецов А.Г., ПатраковН.Н. Непараметрнческне методы оценки качества технологических систем. // Партнеры и конкуренты, 2003. 12, с. 30-38.

136. Кузнецова Ю Г Разработка методов исследования фунцнонально-техиологических свойств пищевых рецептурных смесей на основе Теории нечетких множеств, Автореф. днсс. канд, техн. наук. М.: МГУТУ, 2005

137. Кузьмина Е.И., Панасюк А Л., СлавскаяСЛ., Егорова О.С„ Харламова Л.Н. Приготовление вин нз красной рябины с повышенной биологической гиггивностью. I/ Виноделие и виноградарство, 2006, № 2. 117

138. Кулаков Б.П., Ннкитюк М.В., Тнщеико А.А. Счетчики малых частиц, взвешенных в жидких средах. // Зарубежная радноэлетроника, 1985. № 11.-е 50.

139. Кукце У,, Шведт Г. Основы качественного и количественного анализа. — М,: Мир, 1997.-424 с. 91

140. Куратовскнй К., МостовскийА, Теория множеств. М,; Мир, 1970. -250 с.

141. Кюрегян С.К, Атомный спектральный анаши нефтепродуктов.- М.: Химия, 1985-319 с.

142. Лавенда Б, Статистическая физика, Вероятностный подход / Пер, с англ, -М.: Мир, 1999,

143. Леоненков А-В, Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzy tech. -СПб: БХВ Петербург, 2003.

144. Ли Э-, Пнгготт Дж. Спиртные напитки: Особенности брожения и производства. I Пер. с англ. под общ. ред. А.Л. Панасюка. Спб.: Профессия, 2006 -552 с.

145. Ломакин АЛ., Нейман В,Г. Решение экономико-статистических задач с помошью программы STATCRAPHJCS Plus. М. Моск. экон.-лингвист, ин-т, 2004,

146. Лунина Л В. Разработка способов оценки качества и идентификации виноградных вин и винных напитков, Автореф, дисс. канд. техн. наук. -Краснодар; МГТУ, 2005. 123

147. Люггер Д,Ф, Искусственый интеллект; стратегии и методы решения сложных проблем, 4-е издание.: Пер, с англ. М.: Издательский дом «Вильяме», 2003. - 864 с.

148. Маликов М.Ф, Основы метрологии, М,: Комитет по делам мер и измерительных приборов при Совете Министров СССР. 1949, - 479 с.

149. Малиновский Л,Г. Анализ статистических связей: Моделыю-конструктнвный подход. М.: Наука, 2002, - 688 с,

150. Мелихов И.В,, Козловская Э.Д., Кутелов А.М, Концентрированные и насыщенные растворы. М.: Наука, 2002.

151. Методы технохнмнческого контроля в виноделии. Под ред. В.Г. Гержнкоаой -Семфнрополь: «Таврида», 2002 г. 260 с.

152. МИ 1317-86. ГСИ. Результаты н характеристики погрешности измерений. Формы представления. Способы не пользования при испытаниях образцов продукции и контроле параметров.

153. Митрука Б.М. Применение газовой хроматографии в микробиологии н медицине. /Пер. с англ. М.: Медицина, 1978. - 600 с.

154. Митинг X,, РиннеХ. Статистические методы обеспечения качества / Пер. с нем.; Под ред. Б.Н. Макарова- М-- Машиностроение, 1995.

155. МУ ГКСЭН № 01-19/47-11-92, Методические указания по атомно-абсорбинонным методам определения токсичных элементов в пищевых продуктах и пищевом сырье.

156. Муратшин A.M., Шмаков В,С,, Тырснн Ю.А- Определение природы этанола методом хромато-масс-спектромстрни. // Пиво и напитки. 2005. № 6. -с. 40-42,

157. Надарая Э-А- Об оценке регрессии И Теория вероятности и ее применения 1964,-Т. 9,№1-С. 157-159.

158. Налимов В.В Теория эксперимента. М.: Наука. 1971

159. S89- Научно-технический прогресс в спиртовой и лнкероводочной отрасли промышленности. Под, обш- ред. Ярмоша В.И. М.: Пищевая промышленность, 2001. - 256 с.

160. Некрасов ВВ., Сурин Н.М. Гасатов Д,Р. Способ идентификации подлинности спиртосодержащих жидкостей И Патент Ns RU-2150699, 1999.

161. О состоянии я направлениях развития производства спирта этилового из пищевого сырья и ликероводочной продукции. Под. общ. ред. Ярмоша В.И. -М.: Пншевая промышленность, 2005. 424 с.

162. Орлннсон Б,С. Применение УФ-, ИК-, ЯМР- и масс-спектроскопии для исследования органических соединений: Учебное пособие. Волгоград Политехник, 2001. - 102 с.

163. Осипов А.С,, Селезнев А.П., Филиппова Л.Т. Определение свинца И кадмия в алкогольных напитках методом инверсионной вольтамперометрни. И Партнеры и конкуренты. 2000. - Л* 7. - с. 33-36.

164. Основы управления инновациями в пищевом подкомплексе АПК (наука, технология, экономика) / Под ред. Тужилкика В.И. — М.: Издательский комплекс МГУПП, 1998, — 882 с,

165. Пантел Р., Путхов Г. Основы квантовой электроники. Пер, с англ, — М,: Мир, 1972. —384 с,

166. Петров А.П., Помдиков В В., Пресняков А-А-, Пивоваров Ю В.Т Зеннн В.А. Проблемы органолептнческон и инструментальной оценки качества и подлинности алкогольной проду кции. // Партнеры к конкуренты, 2001. №7, с. 36-41,

167. Пивоваров Ю,В., Потапова Е.В,, Пресняков А.А., Зснин В.А., Лелнков Ю.А- Значение приведенного экстракта при оценке качества вин. // Партнеры и конкуренты, 2001, № 12, с, 27 * 31,

168. Позняковскнй В.М. Помоэова В.А. Киселева Т.Ф., Пермякова Л.В. Экспертиза налитков. Качество и безопасность: учеб,-справ. Пособие. -Новосибирск: Снб. уния, изд-во, 2005. 407 с,

169. Положншникова М.А. Идстнфнкация виноградных ннн. // Партнеры и конкуренты, 2000. №11.

170. Полыгалииа Г.В. Аналитический контроль производства водок иликероводочных изделий. М.: ДеЛи принт, 2006,-464 с.

171. Полы галина Г.В., Бурачснекий И И- Основы дегустации и сертификации водок и лнкероводочных изделий, М: Колос, 1999 - 48 е,

172. Поляков В.А., Чередниченко B.C., Абрамова ИМ-. Воробьева Т.Г., Сурик Н,М- Новый метод идентификации образцов спиртовой и ликероволочной продукции, Лнксроаодочное производство н виноделие, №7.2003, с, 8-10.

173. Помазанов В-В,, Петров АЛ. Перспективы использования метода газовой хроматографии, (I Партнеры и конкуренты, 2000- № 8. с. 113.

174. Применение методов Фурье-оптнкк / Под ред, Г. Старка; Пер, с англ, под ред И.Н. Компанца, М.: Радио и связь, 1988, - 536с.

175. Професснвные технологии и современное оборудование важнейшие составляющие успеха экономического развития предприятий спиртовой и лнкероводочной промышленности. Под общ. ред. В.И. Ярмоша - М.: Пищевая промышленность, 2003. - 280 с

176. Производственный технологический регламент на производство водок и ликеро-водочных изделий. ГГГР 10-122-99. Всесоюзный научно-исследовательский институт пищевой биотехнологии (ВНИИПБТ) 333 с,

177. Протопопов И,И. Научно практические основы оптимизации технологий производства мясных и молочных продуктов / Автореф. дмсс. д. техн. наук, —

178. М.: МГАПБ, 1993210. Пьюзн П-Н- Диффузия макромолекул, Спектроскопия оптического смешения и корреляция фотонов: перевод с англ. / Под ред. Г. Каммннса и Э, Пайка М.: Мир, с. 386 -431.1978. - 584 с,

179. Р. 50.1.036-2002, Волки и водки особые, Спектрально-люмнннсцентный метод определения подлинности.

180. Рабинович С.Г, Погрешности измерений. Л.; Энергия, 1978. - 262 с.

181. Репин В.Г., Тартаковскнй Г.П. Статистический синтез при априорной неопределенности и адаптация информационных систем. М.: Советское радио, 1977.-432с,

182. Руденко Б,А,, Руденко Г.И. Высокоэффективные хроматографические процессы: В 2 т. М.: Наука, 2003. 143 т.

183. Рябчиков Б.Е, Современные методы подготовки воды дляпромышленного н бытового использования, М.: ДеЛк принт, 2004, - 328 с,

184. Саатн Т, Принятие решений. Метод анализа иерархий: Пер, с англ. М. Радио и связь, 1993.

185. Савчук С,А., Бродский Е.С„ Формановекнй А.А, Газохроматографнческос и хромато-масс-спектромстрическое определение гликолей в литьевой воде и спиртных напитках // Аналитическая химия, 1999, Т. 54.-№8, 146

186. Савчук С.А. К вопросу об идентификации природы этилового спирта, tt Партнеры и конкуренты, 2005, 1, с. 32 38.

187. Сатинов Ю-Л. Краснова Н А. Оценка результативности маркетинговых действий компании по разработке и продвижению торговой марки. // Пищевая промышленность. 2006. № 2. с. 32 * 33,

188. СаиПиН 2,1.4.1074-01. Питьевая вода Гигиенические требования к качеству воды центра.'! изо ванных систем питьевого водоснабжения. Контроль качества,

189. СаиПиН 2,3,2.1078-01. Гигиенические требования безопасности и пищевой ценности пищевых продуктов,

190. Сборник международных методов анализа спиртных налитков, спиртов, водок н ароматических фракций напитков. Под общ ред, Саришвили НХ., Оганесяица Л.АЧ Панасюка А.Л. М.: Пищепромиздат, 2001. - 332 с.

191. Себер Дж Линейный регрессионный анализ, М. Мир, 1980, - 456 с.

192. Селезнев А.П., Осипов А.С,, Филиппов В.10, Применение колонок с фазой CP-WAX 57 СВ для определения мнкропрнмесей в волках и спиртах. // Партнеры и конкуренты, 2000. ftll.-e, 33-36.

193. Селиверстова И.В., Иванова Л.А., Иванов А.А- Использование данных анализа органических кислот в виноградных винах при проведении идентификации. И Партнеры и конкуренты, 2003, № 5, с. 48 51 173

194. Скуратовекая О Д. Контроль качества продукции физико-химическими методами. 2. М; ДеЛн принт, 2001. - 141 с.

195. Соколов С. Практикум по применению IDEFO для функционального описания программного обеспечения. Компьютерная газета. № 40 (281), 10 октября, 2000, с. 12.

196. Сороко Л.М. Гильберт-оптика. М.: Наука. Главная редакция физико-математической литературы, 1981. - 159 с.

197. Спектроскопия оптического смешения и корреляция фотонов. / Под ред. Г. Каммннса н З.М. Пайка. М.т Мир. 1978. - 388 с.24 , Стабннков В.II. Ройтер И.М., Процюк Т.Б. Этиловый спирт- М.: Пищевая промышленность, 1976. -271 с.

198. Стулакова Р.К., Сергеев Е.Н. Контроль качества вина. И Виноделие и виноградство, 2001, № 4, с. 15, 179

199. Сычев С,Н. Методы совершенствования хроматографическнх систем и механизмы удерживания в ВЭЖХ, Орел г ГГУ, 2000. - 211 с. 161

200. Тавер Е.И, Экспертный метод потребительской оценки качества продукции, // Стандарты н качество, 1998, № 11, с. 44 46.

201. Тарков М.С. НеЯрокомпьютергше системы. Уч. пособие, М. Институт н управления информационными технологиями: Вином, 2006, 142 с.

202. Таубннскнй И.М. Применение метода флуоресцентной фотометрии для определения состояния микрофлоры человека, Автореф. дисс, канд. физ,-мат. наук. М.: Институт обшей физики им. А.М, Прохорова, 2005,

203. Тернер Э., Карубе И, Уилсон Дж. Биосенсоры: основы и приложения. -М.: Мир, 1992.-614 с.

204. Toe n£ дэнсн К.К. Измеритель количества частиц в суспензии // Заявка 5641936 (Япония), МКИG 01 N I5/07, 1981 65

205. Ту Дж., Гонсалес Р. Принципы распознавания образов. Перевод с англ. -М: Мир, 1978.-411 е.

206. Тычинекий В.П. Фазовая Фурье-спектроскопия с разрешением 1019. // Письма в ЖТФ, том 7, вып. 4. 26 февраля 1981 - с. 225-228.

207. Тюрин Ю Н. Макаров А.А. Статистический анх'шт данных на компьютере- / Под рел- В,Э- Фн1урнова М : И11ФРА, 1998 - 528 с.

208. Урбах В.Ю. Биометрические методы. М.: Наука, 1964. - 415 с.

209. Федеральный закон «О качестве и безопасности пищевых продуктов». -М.: Издательство «Гросс Медиа», 2005.

210. Фомин ГС. Вода. Контроль химической, бактериальной и радиационной безопасности по международным стандартам. Энциклопедический справочник. 3-е изд., лерераб. и доп. - М,: Издательство «Протектор», 2000. -848 с. 170

211. Химия. Большой энциклопедический словарь, I Гл. ред, И,Л, Кнунянц, Большая Российская энциклопедия, 998. 792 с.

212. Хмельницкий Р.А., Бродский Е,С Хромато-масс-спектрометрия. М.: Химия. 1984. -211 с,

213. ХоллендсрМ., ВулфД. Непараметрические методы статистики. М.: Финансы и статистика, 1983. - 518 с.

214. Хофманн Д. Измерительно-вычислительные системы обеспечения качества. — М,: Энсргоатомнздат, 1991. — 272 с,

215. Цсроум Э, Современные методы ЯМР для химических исследований. -М.: Мир, 1992.

216. Цыпкин Я.3. Информационная теория идентификации М.: Наука, Физматлит, 1995, - 336 с,

217. ЧепурнойИ.П. Идентификация и фальсификация продовольственных товаров. Учебник. М.: Изд. Дом «Дашков н 1С», 2005, - 460 с.

218. ШаевичА.Б. Аналитическая служба как система. М.: Химия, 1981. -264 с.

219. Штойер Р. Многокритериальная оптимизация. Теория, расчет и приложения: Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1992.

220. Электрофизические, оптические и акустические характеристики пищевых продуктов. Справочник. Под ред, И.А, Рогова. М: Легкая и пищевая промышленность, 1981, - 288 с.

221. Эрнст Р Я MP в одном н двух измерениях.-М: Мир, 1990,

222. Яиьков В.Ю-, Линннк А.Ю. Объективная оценка качества шампанского Виноделие и виноградарство, №1. 2006, с. 18,

223. Яровенко В.Л., Белов И.И„ Даниловцева А,Б., Щслкунова ЛФ Определение цветности и мутности напитков, // Известия ВУЗов, Пншевая технология, (990.№2-3,-с, П6-П9.

224. Яровенко В.Л,, Марннчснко В.А., Смирнов В.А. и др.; Под ред. проф. Яровенко В. Л. Технология спирта,- М.: Колос, «Колос-Пресс», 2002,463 с

225. Яхно Т.А., Яхно В.Г., Санин А.Г., Санина О, А., Пслющеико А.С., У сватов В.А., Кутяйкнн В.Г «Высыхающая капля» новая технология икте.ральной оценки качества жидких продуктов. // Партнеры и конкуренты, 2003. № 4. - с. 29-33.

226. Яшин Я.И., Яшин А.Я. Хроматографическая аппаратура в современных аналитических лабораториях. // Партнеры и конкурент, 2005. № 4. с. 20-25.

227. Acree, Т. Е. Cottrell, Т. Н. Е. Chemical indices of wine quality U Alcoholic Beverages / G. G- Birch, M. G. Lindley, eds. Elsevier London, 1985. — P. 145159,

228. Amerine, M.A., and Roessler, E.B. Wines. Their Sensory Evaluation, 2 ^ed.-Freeman: San Francisco, C.A„ 1983.

229. Bucelli, P., Gigliotti, A. lmportanza di alcuni parametri analatici nella valutazione deffattitrtidinc aii'invecehiamento dci vmW Enotecnico, 1993, 29 (5), 75-84.

230. BuchlesB.P. Petty F.E, Query languages for fuzz)1 databases ! Management Decision support systems fuzzy sets and possibility theory / Ed. By J. Kacprzyk and R.R. Yager. Koln: Verlag TUV Rheinland, 1985, pp. 241 252.

231. Buckinghamm A.D., Pople J.A, Faraday Soc, Diss,, 1956, v, 22, p, 1

232. Burr K.J, Particle Size Determination // United States Patent 4282745, МКИ G 01 N 15/04. 1981 125

233. Charles D.H., Kumar B.V.K.V. Design and evaluation of three-level composite filters obtained by optimizing a compromise average perfomancc measure. Optical Engineering, June 1994, vol. 33, Xs6, pp. 1757 1766.

234. Chu В Ann. Rev. Phys. Cbcm , 1970, v. 21, p 145.

235. Das K., Lambev A., Manchcv S, Mathematical modeling of basic processes in the extraction of com flour U Kbranitelna Promishlenost, 1989, №38, v. 4. p. 26-29.

236. Dohnal M,, VystrcilG, DohnalovaG., et at. Fuzzy food engineering И J. of Food engineering, 1993, Ns 19, v. 2, pp. 171 201.

237. DohusG, M, Using expert systems in agricultural models H Agricultural Engineering, 1985, v. 66, № 7, pp, 21 23.

238. Draper N R., Smith H Applied Regression Analysis, 3"1 Ed. New York: Wiley & Sons, 1998, - 706 p.

239. D'Souza S.F. Microbial biosensors (review) H Biosens. Bioelectron, 2001 V. 16. -P, 337-353.

240. Eidcnscbmk HJ1, Eidcnschink M. Optical Process and Apparatus for Determining Particle Size of Colloidal Solution H United States Patent 4274740, MKHG01 N 15/02» 1981 123

241. Fuzzy logic I I Food processing, 1991, v, 52, >fe 10, pp. 72 76

242. Gopel, W., Ziegler. С, Breer, H., Schild, D., Apfclbaeh, R. Joergcs, I., Malaka, R. Bioclectronic noses: a stains report. Part I // Biosens. Bioclectron .1998, 13,479-493

243. Groves M.R., Coulter W.H. Particle shape determination // United States Patent 4298836, МКИ COIN 27/00, 1981 126288, Groves M.R., Coulter W.H. Panicle Shape Determination It Патент 2064133 (Великобритания), МКИ G 01 N 15/00,1981 116

244. Harris F.E-, Adler B.J. J. dtem. Phys., 1953, v. 21, p. 1031.

245. Hurst, W, J, (ed.), Electronic Noses and Sensory Array Based Systems: Design and Applications, <—Technomic Publ. Co.: Lancaster, PA., 1999

246. ISO 4121: 2003, Sensory analysis Guidelines for the use of quantitative response scales,

247. ISO 10399 2004. Sensory analysis ■■ Methodology Duo-trio test.

248. ISO 11035il994 Sensory analysts Identification and selection of descriptors for establishing a sensory profile by a multidimensional approach

249. ISO 4120:2004. Sensory analysis Methodology -- Triangle test,

250. ISO 4121:2003. Sensory analysis Guidelines for die use of quantitative response scales.

251. ISO 5495:2005. Sensoty analysis —Methodology Paired comparison test.

252. ISO 6658:2005. Sensory analysis; Methodology; General guidance,298. (SO 8587:1988. Sensory analysis; methodology; ranking,

253. ISO 8588:1987. Sensoty analysis; Methodology; 'A' 'not A" test,

254. Jackson, R.S. Wine Science: Principles, Practice, Perception 2 "'ed,-Academic Press, San Diego, CA., 2000.

255. Jakcman E-, Welford W.T. Specie statistics in imaging systems. // Optics communications, v, 21, № К April, 1977. (Статистики спеклов в оптических системах,)

256. Kielich S. Physica, 1962, v. 28, p. 1116.248

257. Kompanets I.N., Krasnov A.E., and Malov A.N. The Interaction of Laser Light with Biologic Tissue, Photonics and Optoelectronics. Allcrton Press, Inc. — New York, 1995, vol. Э.№3,115-122.

258. Krasnov A.E. Krasnikov S.A. Kompanets I,N. Correlation-statistical methods of distinguishing complicated and noisy spectra // J. of Optics A: Pure and Applied Optics, Briton (Great Britain), 2002, № 4,

259. Leary J.F., Todd R Pulse Edge Measurement for Determining Particle Dimensional Characteristics tt United States Patent 4263508, МКИ G 01 N 23/00, 1981.

260. Lennard-Jones I.E. Proc. Roy. Soc., 1924, v. A 106, p, 463

261. Levey S, Jennings ER- // Am. J.Clin.Pathol., 1950, v. 20, pp 1059 1066.

262. Lynch A.J., Gallagher E. Particle Size Analyzer П United States Patent 4207001, MKHG01 N 15/02, 1980.

263. Maines R.Q. Phonometric apparatus and methods for counting the particulate components of blood // United States Patent 4279506, МКИ G01 N21/64,1981.

264. Meilgaard, MC. Civitle, G.V,, Carr, Т. C. Sensory Evaluation Techniques, -3rd ed. CRC Press: Boca Raion. FL., 1999

265. MieG, Ann, Phys., 1903, v. 11, p. 6573.3. Nisch P. PD Programm fuen die Polynomia Ikoeffizienten berechnung // Flcischwiitschaft, 1993, № 73, v. 12, pp. 1384 - 1385.

266. Numers C. von, Nakajima M. Asama H. Endo J. A knowledge based system using fuzzy bioproccsses. J. of Biotechnology, 1994, v. 34, № 2, p. 109 118.

267. IS. Park Je-K., Yee И,-/., Lee KS,. Lee W.-Y., Shin M.-C., Kim T.-H., Kim S-R-Determination of breath alcohol using a differential type amperometrie biosensors based on alcohol dehydrogenase // Anal. Chim. Acta, 1999. V. 390. P. 83-91,

268. Park. S. K., Morrison. J.C., Adams, D O. Noble. А. С (1991). Distribution of free and glycosidieally bound monoterpenes in skin and mesocarp of Musckat of Alexandria grapes during development. J. Agric Food Cbem 39. 514-518.

269. Peeora R„ Macromolecules, Chem. Phys., ! 969, v. 2, p. 31.

270. Pediycz W. Fuzzy sets in pattern recognition: methodology and methods. Pattem recognition. 1990. № 1/2, v. 23, pp. 121 146.

271. Репу H. Piumbinb tool // United States Patent 4896571. МКИ 01 15/04, 1990.

272. Renneberg R, Riedel К., Liebs P. Scheller F. Microbial and Hybrid Sensors for Determination of-Amylase Activity // Anal. Lett. 1984- V. 17. (B5). P. 349-358.

273. Rosenblatt M Conditional probability density and regression estimation // Multiv. Analysis II. N.Y.: Academic Press, 1969. P. 25-31

274. Rousseeuw P.J,, van AelstS., Rambali P.J., Smeyers-Verbeke P.J. Deepest regression in analytical chemistry // Analytica Chimica Acta, 2001, v, 446, Is. I 2, pp. 243 + 253.

275. Scheie! Charles R Meihod and Apparatus for Determining Solid Conveyed in a Sluny Moving in a Pipe // United States Patent 4261196. МКИ COIN 9/00, 1981

276. Shcwhart W.A. (Dcming W.E., ed,). Statistical method for the view point of quality control. Pennsylvania: Lancaster Press, 1939.

277. Staples, E. J. Detecting 2,4,6 TCA in corks and wine using the zNosc™ -2000. hi1p:'/www.estcal-comTcchnicaIPapere.TCA Jnwine.doc

278. Steiner Rr Kaufmann R-, Vorrichtung zur Bcsttinnung der Gcschwindigkeit von in einer Flussigkeit bewegten Teichen // Заявка 2852978 (ФРГ), МКИ G 01 N ts/oo, 1980330. Theil A, ft Proc. k, Ned Wet. Scr. A., 1950, v. 53, p. 386.

279. Tunstall D.F. Procede de mesurc dc la taille moyenne et de I'ecart type dc parti cules // Заявка 2452097 (Франция), МКИ G 01 N 15/02, 1980.

280. Vandyke Price, P. J. The Taste of Wine — Random House: New York, NY., 1975.

281. Wada A. Method and Device for Measuring Fine Particles tt United States Patent 4259015, МКИ 01 15 / 02, 1981 120

282. Williams, A, A,t Bains, C, R,, Arnold, G. M. Towards the objective assessment sensory quality in less expensive red wines // Grape and Wine Centennial Symposium Proceedings / A. D. Webb, ed. — University of California: Davis, 1982 P. 311329

283. Williamson R.J„ Batcbclder D.N. Measuring Particles in Fluids // Заявка 2082764 (Великобритания), МКИ GO! N21/88, 1982

284. YanX., HcW„ Sun K. Application of microcomputer operated fuzzy mathematics to sensory appraisal of foods tt Food Science China, 1995, Ns 2, v, 16.pp. 5 ^9,

285. Yaroslavsky LP, Is the phase only filter and its modifications optimal in terms of discrimination capability in pattern recognition. Appl. Opt., vol. 31, 1992, p. 1677.

286. Zhang Q, Litchfield J. Applying Fuzzy mathematics to product development and comparison // Food Technology, 1991, v. 45, № 7, pp. 108 115

287. Zhang Q., Litchfield J, Fuzzy prediction of maize breakage. // J, of Agricultural Engineering Research, 1992, № 2, v. 52, pp. 77 +■ 90,

288. Список публикаций соискателя.

289. А, Воробьева А.В., Ефимова Т.В., Жиров М,В„ Краснов А.Е. Оптимизация параметров спекгроаналнзаторов статического когерентного светорассеяния для контроля дисперсных структур жидких сред, // Автоматизация в промышленности. 2006. № 9. с. 51-54.

290. А. Воробьева А.В., Ефимова Т В., Краснова И.А. Достоверность оценивания качества органолептического анализа ликероводочной продукции. И Производство спирта и ликероводочных изделий. 2005. № 2. с. 31-32.

291. А. Воробьева А.В., Ефимова Т.В., Краснова Н А. Проблемы автоматизации оценивания качества водки и питьевого спирта. // Производство спирта и ликероводочных изделий. 2005, № 3, с. 32-33,

292. А.Воробьева А.В., Краснова Н.А., Кузнецова ЮГ. Новый подход к органолептнческой оценке качества водки и ликероводочных изделий, ft Пищевая промышленность. 2006, № 10.-е. 58.

293. А. Воробьева А.В., Краснова И.А, Кузнецова Ю.Г., Третях В.И. Экспериментальное статистическое исследование физико-химических показателей винодельческой продукции. // Виноделие и виноградарство. 2006. № 2,—с. 16- 18.

294. А. Воробьева Л.В., Краснова Н.А, Кузнецова Ю.Г., Красуля О.Н., Полякова И.В, Экспериментальное статистическое исследование фнзнко-химнческнх показателей ликероводочной продукции. // Производство спирта и ликероводочных изделий. 2006. № 4. с. 17-19.

295. А.Воробьева А.В., Кузнецова Ю.Г., Полякова И В. Подбор ингредиентов ликероводочных изделий. II Пищевая промышленность. 2006. № 11. с. 74,

296. А.Воробьева А,В. Краснова Н А-, Кузнецова Ю.Г., Полякова И.В., Красников С.А., АннскннД.Ю Количественная оценка качества изделий ликероводочной и винодельческой продукции, // Производство спирта и ликероводочных изделий, 2006. № 1. с. 17-19,255

297. А.Жнров MB , Совлуков А.С., Марченко П.И., Фатеев В.Я. Козлов С.С.Т Воробьева А.В. Устройство для юмерення физических свойств жидкое™ // Патент на изобретение РФ № 227 5620. МКИ: GO IF 23/284, выдан 30.03.2004i\ Бюл«№2.

298. А.Кавецкий ГД., Воробьева А,В. Технологические процессы и производства (пищевая промышленность). М.: Колос, 2006. - 368 с,

299. А.Краснов А.Е., Воробьева А В., Кузнецова Ю.Г,, Ефимова Т.В., Николаева С-В. Исследование зависимостей «состав свойство» водно-спиртовых смесей. // Производство спирта и ликероводочных изделий. 2005. № 2, - с.20-22.

300. А. Краснов А.Е., Воробьева А-В,, Кузнецова Ю.Г., Красников С.А., Краснова НА. Основы спектральной компьютерной квалнметрии жилкнх сред, Под ред. проф. А.Е. Краснова. М: Издательский дом «Юриспруденция», 2006. - 26» с.

301. А.Краснов А.Е., Кросуля О.Н. Воробьева А.В., Красников С.А., Кузнецова ЮГ., Николаева С.В, Основы математического моделирования рецептурных смесей пищевой биотехнологии. Под ред. тгроф. А.Е. Краснова М.: Пнщенромнздат, 2006, - 240 с.

302. А.Красуля О.Н. Краснова Н А, Воробьева А.В., Кузнецова ЮГ. Обоснование моделей идентификации и количественного оценивания качества ликероаодочной и винодельческой продукции. Н Хранение и переработка сельхозсырья. 2006. 6, с. 53-56,

303. А.Совлукоа А.С,, Воробьева А,В., Жиров М.В., Маклаков В В. Расходомер Г/ Патент на изобретение РФ №2120111 МКИ: G01FI/56, выдан 10,101998г Бизлл№28.

304. А-Сов.чуков А.С., Жиров М.В. Воробьева А.В., Маклаков В,В, Способ определения уровня вещества в емкости // Патент на изобретение РФ Нв 2125245. MKH:G01 F23/284, выдан 20.01 1999г., Б*ол№2.

305. А-Совпуков А.С. Жиров М.В. Воробьева А.В., Маклаков В,В. Способ определения уровня вещества // Патент на изобретение РФ Хг 2125244, МКИ: GO IF 23/284, выдан 20.01.1999г, Бюл,/ё2.

306. А.Филатов O.K. Воробьева А.В., Краснова Н.А., Муратшин A.M., Шмаков B.C. Идентификация спиртосодержащей продукции. И Пищевая промышленность. 2005, № 8, с, 48-49.