автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.18, диссертация на тему:Разработка компьютерной системы формирования базы знаний по процессам производства ферментированных мясопродуктов

МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПРИКЛАДНОЙ БИОТЕХНОЛОГИИ

На правах рукописи

Заговалов Игорь Геннадьевич

РАЗРАБОТКА КОМПЬЮТЕРНОЙ СИСТЕМЫ ФОРМИРОВАНИЯ БАЗЫ ЗНАНИЙ ПО ПРОЦЕССАМ ПРОИЗВОДСТВА ФЕРМЕНТИРОВАННЫХ МЯСОПРОДУКТОВ

Специальность 05 13 18-Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Москва - 2005

Работа выполнена на кафедре «Компьютерные технологии и системы» Московского государственного университета прикладной биотехнологии

Научный руководитель:

доктор технических наук, профессор Бородин Александр Викторович

Официальные оппоненты: доктор физико-математических наук,

профессор Краснов Андрей Евгеньевич

доктор технических наук, профессор Шириков Виктор Филиппович

Ведущая организация:

Всероссийский научно-исследовательский институт мясной промышленности им. В.М. Горбатова

Защита состоится декабря 2005 г. в « » час. «мин. на заседании Диссертационного совета К212.149.03 при Московском государственном университете прикладной биотехнологии по адресу 109316, г. Москва, ул. Талалихина, 33, конференц-зал.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Московского государственного университета прикладной биотехнологии

Автореферат разослан « 22» ноября 2005 г.

Ученый секретарь Диссертационного совета к.т.н., доцент

Потапов А.С.

2/706 - </

<?зг?з

ШШО

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы

В современных условиях повышаются требования к качеству, внешнему виду выпускаемой продукции и, как следствие, к ее безопасности и наибольшей реализации. Качество готовой продукции формируется на всех этапах производства, включая подготовку сырьевой базы.

Современное развитие промышленного производства мясных продуктов сопровождается все более широкой автоматизацией технологических процессов. При этом возрастает роль систем, способных контролировать и регулировать точность выполняемых процессов на протяжении всей технологической цепочки, с целью обеспечения наивысшего качества выпускаемой продукции.

Таким образом, необходим новый подход к решению задачи повышения качества продукции, который при помощи средств новейших информационных технологий и мощных вычислительных систем позволил бы контролировать точность выполняемых процессов и качество продукции.

Очевидно, что для получения наиболее эффективного результата при разработке новых технологий необходимо рассматривать мясоперерабатывающее производство как сложную систему, состоящую из типовых технологических звеньев. Для учета взаимосвязи протекающих в них процессов и операций требуется проведение фундаментальных исследований в области систематизации накопленных и вновь полученных знаний по моделированию и оптимизации биотехнологических процессов с использованием системного подхода.

В настоящее время накоплен обширный теоретический и экспериментальный материал в области проектирования автоматизированных систем в мясоперерабатывающей промышленности, а также методов системного анализа и моделирования технологических процессов, сформулированных в ра-

РОС. НАЦИОНАЛЬНАЯ ] [исяиптгк!

ботах B.B. Кафарова, А.Ю. Виноградова, Н.С. Николаева, Ю.А. Ивашкина, И.И. Протопопова, A.B. Бородина и др.

Накопленный объем теоретических и практических исследований позволяет разработать программный комплекс, включающий интегрированные в общую базу знаний математические алгоритмы, программные модули, а также базы экспериментальных и нормативных данных. Разработанный программный комплекс позволяет производить оценку влияния исследуемых параметров на весь технологический процесс, моделировать изменения этих параметров, выдавать аналитический отчет, на основании которого может <

быть выявлено управляющее воздействие на объект и среду исследования.

Внедрение сформированной базы знаний на мясоперерабатывающем предприятии позволяет снизить расходы на проведение экспериментальных исследований и повысить экономическую эффективность производства за счет создания системы, обеспечивающей контроль и управление качеством производимого продукта на всех этапах технологического процесса.

Цель и задачи исследования

Целью данной работы является разработка базы знаний, увязывающей в единую систему накопленный опыт аналитических исследований и экспериментальных данных с созданными математическими модулями, способными оценивать влияние различных факторов на качество поступающего на переработку мясного сырья, а также моделировать и прогнозировать изменение показателей качества и биологической безопасности в процессе производства ферментированных мясопродуктов.

Для достижения поставленной цели решались следующие задачи:

• Изучение основных процессов производства ферментированных мясопродуктов с целью построения параметрических моделей, связывающих входные и выходные параметры технологических процессов производства;

• Анализ основных факторов, оказывающих существенное влияние на качество ферментированных мясопродуктов, начиная с подготовки сельскохозяйственного сырья, и заканчивая производством готовой продукции;

• Разработка логической структуры базы знаний по моделированию процессов производства ферментированных мясопродуктов;

• Включение в базу знаний алгоритмов дисперсионного, регрессионного и корреляционного анализа;

• Разработка комплекса программ по моделированию технологических процессов, характеризуемых сложными структурными изменениями, а также по построению обобщенных моделей;

• Разработка методов хранения, ввода и вывода данных различного типа с учетом схемы взаимодействия модулей базы знаний.

Научная новизна

Разработана модульная структура базы знаний, обеспечивающая как решение локальных расчетных задач, так и комплексную информационную поддержку при исследовании технологических процессов.

Разработана система увязанных между собой сущностей в базе знаний, а также определены методы хранения данных и взаимодействия информационных баз данных с расчетными модулями.

Разработаны алгоритмы построения сложных регрессионных моделей, учитывающих структурные изменения, происходящие в продуктах в процессе их производства.

Описаны методы построения обобщенных моделей, справедливых для целого класса ферментированных мясопродуктов.

Практическая значимость работы

Практическая ценность работы заключается в разработке компьютерной системы формирования базы знаний по процессам производства ферменти-

рованных мясопродуктов с применением широкого спектра математических моделей и методов, и использования в полном объеме средств вычислительной техники и информационных технологий.

Синтезирующие функции разрабатываемой базы знаний, оформленной в виде компьютерной системы поддержки принятия решений, позволяют осуществлять накопление, получение, и систематизацию знаний по мясоперерабатывающему производству.

Аналитические функции системы позволяют: определять оптимальные режимы переработки мясного сырья не только для производимых мясопродуктов, но и для вновь создаваемых без проведения продолжительных и дорогостоящих экспериментальных исследований; прогнозировать результаты и определять, в случае необходимости, корректирующие воздействия на ход технологических операций и процессов.

Общие принципы, используемые при построении базы знаний, определили ее универсальность, что подтверждено ее успешным применением при исследовании процессов переработки сельхозсырья, как животного, так и растительного происхождения.

Удобный пользовательский интерфейс определил простоту и доступность использования разработанной системы в условиях реального производства.

Апробация работы

Созданный программный комплекс «Model Expert» использовался при обработке экспериментальных данных, и с его помощью построены адекватные регрессионные модели изменения качественных параметров в процессе производства ферментированных колбас в лабораториях ВНИИМПа им. В.М. Горбатова.

Использование компьютерной системы «Model Expert» было успешно применено при анализе качественных характеристик соевых белковых препаратов и исследовании влияния ионов кальция на коллоидно-химическое

состояние мясных систем. Предложенный подход по моделированию процессов со сложными структурными изменениями был реализован при исследовании изменения концентрации молочных загрязнений в различных по составу растворах, что свидетельствует об универсальности созданного программного продукта.

Получено свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2005610205 «Экспертная система управления качеством и биологической безопасностью производства ферментированных мясопродуктов» («Model Expert»).

Основные результаты работы изложены в докладах на конференциях:

• Международная научная конференция «Живые системы и биологическая безопасность населения», Москва, 2002 г.;

• Научно-методические чтения «Техника, процессы, расчеты и конструирование в подготовке инженера биотехнологических производств», Москва, 2003 г.;

• XVIII Международная научная конференция «Математические методы в технике и технологиях», Кострома, 2005 г.

Публикации

По материалам диссертации опубликовано 8 печатных работ.

Структура и объем диссертации

Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы и приложений, содержит 125 страниц основного текста, 46 рисунков и 8 таблиц, список литературы из 130 наименований.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении дается краткое описание проблем, связанных с разработкой базы знаний в мясоперерабатывающей промышленности, как основного средства информационной поддержки мероприятий по повышению качества

производимой продукции и оптимизации существующих режимов производства. Обоснована актуальность темы диссертационной работы, сформулирована цель и определена научная новизна. Приведены сведения об апробации работы и внедрении ее результатов.

В первой главе определены задачи, типичные для физико-химических процессов производства ферментированных мясопродуктов, на описание и моделирование которых должна быть изначально ориентирована создаваемая база знаний:

1. Определение факторов, влияющих на изменение состояния исследуемого параметра и определение степени их коррелированное™;

2. Прогнозирование изменения показателей качества продуктов в процессе их изготовления с использованием ранее установленных регрессионных зависимостей без проведения дополнительных опытов;

3. Подбор математических моделей, наилучшим образом аппроксимирующих экспериментальные данные из некоторого семейства стандартных моделей.

Выделены основные функциональные блоки создаваемой базы знаний (Рис.1), для которых сформулированы основные требования:

• Подсистема диалога с базой знаний должна обеспечивать интуитивно-понятный пользовательский интерфейс, организовывать ввод новых и поиск хранящихся данных, оптимизировать взаимодействие с расчетными модулями;

• База данных должна обеспечить хранение, быстрый доступ к обрабатываемым данным и передачу информации между отдельными вычислительными модулями;

• Передача информации между отдельными программами пакета для обеспечения надежности должна осуществляться с помощью файлов специальных форматов;

• База программ должна содержать автономные программные модули, предназначенные для реализации отдельных математических методов;

• База знаний должна содержать математические модели, описывающие конкретную проблемную область, а также обеспечивать прогнозирование результатов выполнения процессов на всех этапах производства.

Диалоговая подсистема

обеспечение интуитивно-понятного интерфейса, ввод новых и поиск имеющихся данных, организация взаимодействия с программными модулями

-а

43-

ч 4

База данных

в

хранение исходных и про- й

межуточных данных §

/ S

а

База программ

последовательность правил, методов и алгоритмов обработки данных

4

База знаний

Содержание адекватных моделей, прогнозирование результатов выполнения процессов

-а тт

\ /t

Система принятия решений %

выбор управляющих воздействий иа объект 1

исследования

/ N

Рис. 1 Общая организационная схема базы знаний

Исходя из сформулированных выше требований долговременное хранение исходных данных в базе знаний должно быть реализовано в файлах ASCII. Для сохранения числовой и текстовой информации составлена специальная реляционная структура хранения данных (база данных в формате

Microsoft Access). Схема передачи информации в этой системе показана на рис.2.

ПРОЦЕДУРЫ УПРАВЛЕНИЯ ДАННЫМИ I

Btoâ и ¡адаптирование данных

(На

гибких и жестком 1 магнитных дисках

~ " т

- Архивы на ! магнитных даосах

I ___:

—I Дэбаяяенцв и ипшш ™ моделей

Выбор файла данных

I

» »

ПРОЦЕДУРЫ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ |

Рис.2 Схема передачи информации

Проведен анализ исследований в области моделирования показателей качества процессов производства ферментированных мясопродуктов, который выявил две характерные особенности мясоперерабатывающего производства:

• Многообразие реализуемых технологических процессов и, как следствие, использование широкого спектра математических моделей и методов;

• Неоднородность поступающего на переработку мясного сырья, обусловленная генетическими особенностями различных пород с/х животных, условиями их выращивания, транспортировки и предубойного содержания. Эта особенность привела к тому, что построение моделей качества исходного сырья вылилось в одну из первоочередных задач повышения эффективности работы всего АПК.

Множество факторов и показателей, характеризующих мясное сырье, идущее на производство ферментированных мясных изделий, носят как количественный, так и качественный характер. Все эти показатели можно объ-

единить в три основные группы: показатели с/х животных до убоя (X,), показатели послеубойного хранения (У,), характеристики санитарно-гигиенического состояния Для учета всех этих факторов в виде функционала (1) разработанная система должна включать алгоритмы и программные модули, реализующие методы дисперсионного и регрессионного анализа.

р = дх,г,г) (1)

Из анализа собранных данных следует, что для обеспечения качества и биологической безопасности мясных продуктов с максимальной реализацией имеющихся сырьевых ресурсов необходимо исследование в полном объеме всех накопленных знаний по процессам производства мясопродуктов. Для достижения этой цели необходимо решение задач, связанных со структурной упорядоченностью и систематизацией полученной информации в виде компьютерной базы знаний.

Во второй главе предложена функциональная схема разрабатываемой базы знаний, в которой каждый блок позволяет решать конкретные задачи (рис. 3).

База данных по количественным и качественным факторам мясного сырья и технологического процесса переработки содержит описания факторов предубойного содержания скота, подготовки мясного сырья, процессов производства ферментированных мясопродуктов и включает в себя нормативно-справочную информацию, санитарно-гигиенические характеристики, стандарты качества сырья и продукции, а также технические характеристики оборудования.

В блоке «Оценки степени влияния качественных показателей» реализован вычислительный модуль по дисперсионному анализу, позволяющий обрабатывать результаты однофакторного и двухфакторного дисперсионного анализа.

Отдельно в общую систему включен банк экспериментальных данных, обеспечивающий ввод, хранение и извлечение информации.

Рис.3 Функциональная схема базы знаний

Сбор необходимой статистической информации для построения параметрических моделей может осуществляться или в процессе специальных экспериментальных исследований, или путем измерения и контроля тех или иных параметров в производственных условиях. Число измеряемых показателей может варьироваться.

При хранении в базе данных результатов экспериментальных исследований, опытных данных, массивов информации, возникает проблема хранения информации заранее неопределённой размерности. Классическая реляционная теория позволяет хранить данные только заранее определённой и известной структуры и размерности.

Для решения этой проблемы был разработан способ, позволяющий абстрагироваться от размерности и хранить каждое значение в отдельной строке. Данный подход был применен для создания реляционной структуры хране-

ния экспериментальных данных, полученных на ОАО «Черкизовский МПЗ», по изменению величины рН и показателя массовой доли влаги на первом этапе сушки сырокопченых колбас.

В блоке обработки экспериментальных данных реализован вычислительный модуль по регрессионному анализу.

Для разработки логической модели базы знаний было использовано понятие «сущность», которое определяет отдельную независимую структурную единицу базы данных.

Сущность «математическая модель» является основной структурной единицей банка адекватных регрессионных моделей.

Построена логическая структура разрабатываемой базы знаний (рис.4), способная обеспечить наиболее естественные для человека способы сбора и представления той информации, которую предполагается хранить в создаваемой базе знаний.

Для построения логической модели использованы четыре типа связей между сущностями:

Первый тип - связь ОДИН-К-ОДНОМУ (1-1): в каждый момент времени каждому представителю (экземпляру) сущности А соответствует один представитель сущности В (при воздействии на технологический процесс, качественный показатель может принять либо допустимое либо не допустимое значение).

Второй тип - связь ОДИН-КО-МНОГИМ (ЫЧ): одному представителю сущности А соответствуют один или несколько представителей сущности В (при моделировании технологических процессов для одной операции могут быть построены одна, две или несколько регрессионных зависимостей).

Так как между двумя сущностями возможны связи в обоих направлениях, то существуют еще два типа связи МНОГИЕ-К-ОДНОМУ (N-1) и МНОГИЕ-КО-МНОГИМ (Ы-М).

Экспериментальные ■данные

Математические

модели

Рис.4 Логическая структура базы знаний

Третья глава посвящена разработке программных модулей общей базы знаний по оценке качественных показателей мясного сырья и моделированию технологических процессов мясопереработки.

В общий расчетный модуль системы включены блоки однофакторного и двухфакторного дисперсионного анализа, позволяющие выявить факторы, оказывающие существенное влияние на качество мясного сырья.

Разработаны программные модули, позволяющие строить регрессионные модели пяти видов: простые регрессионные модели, обобщенные модели, кусочно-линейные модели, кусочно-нелинейные модели, модели множественной регрессии.

Проведено исследование процесса сушки сырокопченых колбас с целью выявления степени корреляции между параметрами, принадлежащими одной группе, и при наличии косвенной корреляции установление формы связи. Результаты исследования, представленные в матричной форме (рис.5), позволяют прогнозировать изменение основных показателей качества производимой продукции с учетом наличия косвенной связи между ними.

Параметры рН(Х> Влага, % (У) Жир,*/. (2) Соль, •/. (V)

рн(Х) --- 0,9552 0,9950 0,9814

Влага,«/. (V) У=-403+81Х — 0,8612 0,8454

Жир, % (Т) 7.=-439+76Х 2=65,6-0,83У — 0,8225

Соль, % (\Г) ТУ=59-10Х \У=8,3-0,11У W=-0,55+0,137. —

Рис.5 Структурно-параметрическая матричная модель процесса сушки сырокопченых колбас

Проведенный регрессионный анализ результатов физико-химических исследований для четырех видов сырокопченых колбас, выработанных на

ОАО «Черкизовский МПЗ» (таблица 1) с использованием программного модуля, позволил построить адекватные модели (рис.6) по изменению массовой доли влаги в течение технологического процесса от исходного фарша до этапа хранения готовой продукции.

Аналогичные исследования по различным показателям качества, изменяющимся в процессе производства сырокопченых колбас, а также анализ построенных регрессионных моделей позволил сделать вывод о наличии зависимости между коэффициентами рассчитанных моделей по одному показателю и начальными значениями другого показателя. Установление этих зависимостей позволяет строить обобщенную модель процесса, учитывающую изменение одного показателя в зависимости от регулируемого параметра процесса и исходного состояния другого показателя.

Для построения обобщенных моделей разработан соответствующий алгоритм, интегрированный в общую базу знаний.

Построение обобщенной модели включает четыре основных этапа (рис.8):

1 Построение простых однотипных регрессионных моделей по одному качественному показателю в едином технологическом процессе для различных сортов продукции одного вида;

2 Определение показателей, начальные значения которых для данного процесса коррелируют с коэффициентами построенных простых моделей;

Таблица 1

Изменение величины массовой доли влаги в процессе производства сырокопченых колбас

№ п п Наименование колбасы Исходный фарш После осадки После копчения На третьи сутки сушки На пятые сутки сушки На шестые сутки сушки

1 (сутки) 4 6 9 11 12

1 Премьера 42,7 40,9 34,6 30,2 26,9 26

2 Любимая 49,1 46,1 35,9 33,3 29,3 27,8

3 Богородская 56,1 54.91 52,4 45,7 42,7 38,9

4 Черкизовская 51,3 49,4 47,5 45,8 36,6 34,6

N8 п п Наименование колбасы На девятые сутки сушки На одиннадцатые сутки сушки На тринадцатые сутки сушки На шестнадцатые сутки сушки Готовый продукт На седьмые сутки хранения

15 17 19 22 24 30

1 Премьера 22,8 20,1 19,6 19,6 19,1 17,1

2 Любимая 21,9 22,7 19 17,7 17,4 18,4

3 Богородская 35,6 35,9 29,2 30,1 30 27,8

4 Черкизовская 33,6 32,8 33 30,7 29,3 26,9

= АО + А1*1л1Х

0 = 47,43936

1 = -8,79044

ээф коррел. = 0,9526 одель адекватна

У = АО + А1*ЬпХ ЛО = 54,36386 А1 = -11,04264 Коэф коррел =0,9538 Модель адекватна

У = А0 + А1*ЬпХ АО = 63,56375 А1 = -9,97270 Коэф коррел =0,9142 Модель адекватна

У = А0 +А1*иХ АО = 56,96689 А1= -8,16858 Коэф коррел. = 0,9105 Модель адекватна

Рис.7 Модель изменения массовой доли влаги для различных колбас

3 Установление регрессионных зависимостей между значениями коэффициентов моделей 1-го этапа и исходными значениями определенного на 2-м этапе показателя;

4 Подстановка установленных на 3-м этапе зависимостей в типовую модель, схожую с построенными на 1-м этапе.

При построении простых моделей на первом этапе данного алгоритма было установлено, что при минимально допустимом отклонении теоретиче-

ских начальных значений модели, свободные члены данных моделей различаются незначительно в пределах закладываемой погрешности. Т.е. в данном случае коэффициент регрессии будет зависеть только от второго выбранного параметра (рис.8 - А). Данное наблюдение позволило учесть в алгоритме построения обобщенных моделей (рис.8 - А, Б) два варианта моделирования в зависимости от характера регрессионных моделей, построенных на первом этапе.

Было установлено, что начальные значения рН для фарша различных колбас влияют на изменение величины массовой доли влаги в процессе производства этих колбас, что позволяет построить обобщенную модель данного процесса.

где: Х1 - продолжительность процесса приготовления в сутках;

Х2 - начальное значение рН в процессе производства с/к колбас;

А0 + А^ЬпХ, - вид простой модели изменения массовой доли влаги без учета начальных значений других параметров исследуемого процесса.

Для случаев, когда не удается описать технологический процесс с помощью одной модели, разработаны методы, позволяющие строить кусочно-линейные и кусочно-нелинейные модели. Построение таких моделей позволяет адекватно описывать сложные технологические процессы, характеризуемые структурными изменениями, происходящими в продукте при его изготовлении.

Созданный программный продукт позволяет строить кусочно-линейные модели с общим количеством линейных участков не более трех:

АО = 1 / (-0,6028 + 0,1086*Х2) А1 = 1/(-4,0772 +22,7003/Х2)

(2) (3)

У = 1 / (-0,6028 + 0,1086*Х2) + ЬпХ, / (-4,0772 + 22,7003/Х2) (4)

Р'(Х1) = А0 + А!,*Г(Х1)

Р2(Х,) = А0+А2,*А;Х1) Г(Х,) = Ао+А",*А[Х1)

№ Начальное значение параметра Х2 Коэффициент А] из моделей

ХГ2 А',

2 х'2 А',

„„

п Х"2 А",

А, = В, + ВгЧ(Х2)

Р(Х„Х2) = Ао + (В, + В2*Г(Х2))*Г(Х,)

Р,(Х,) = А,о+А11^(Х1) Р2(Х1) = А20+А2,*«Х1)

Р(Х1) = Ап0+А",*А:Х1)

X« Начальное Коэф-т Коэф-т

значение Лонз Аоиз

параметра моделей моделей

х2 Р(Х.)

1 Х'2 А1, А'о

2 х'2 А', А2о

....

п Х°2 А", А"о

Ао = В0! + В°2Ч(Х2) А, = В1, + В'2*Г(Х2)

Р(Х1,Х2) = В°1 + В°2*Г(Х2) + + (В1,+В,2^(Х2))*Г(Х1)

А) Б)

Рис.8 Варианты и этапы построения обобщенной модели

Это связано с тем, что практически для всех проанализированных процессов можно построить адекватную модель с использованием двух или трех линейных отрезков.

Процесс построения кусочно-линейных моделей включает: 1 Расчет модуля отношения приращений х и у в каждой точке эксперимента:

4<] =

Я' + Ч-Я']

(6)

Ф + 11-Ф1

2 Выбор начального критического отклонения И, с которым сравнивается модуль разности ранее рассчитанных отношений:

3 Если выполняется условие (8), то начиная с ¡-го опыта строится новая линейная зависимость с помощью адаптированного к построению кусочной модели метода Гаусса.

4 Если число линейных участков равно единице (т.е. кусочная модель представляет собой обычную линейную модель), программа автоматически переходит в режим построения простой линейной модели.

5 Если число линейных участков становится больше трех, то происходит увеличение критического отклонения Ь и вновь запускается процесс построения кусочно-линейных моделей.

На основании опытных данных, полученных на «Лианозовском мясокомбинате», с помощью разработанной системы (рис.9) была построена адекватная кусочно-линейная модель изменения содержания жира в процессе сушки с/к колбас:

124,610 -0,680*х при 17 < х < 19 где: х - продолжительность процесса приготовления в сутках; у - массовая доля влаги, %.

В системе создан отдельный модуль для построения кусочно-нелинейных моделей:

{Г,(х) при Х!<Х<Х2

?г(х) прих2<х<х3 (10)

Г3(Х) При Х3<Х<Х4

(7)

(8)

'26,950 + 0,696* х при 5 < х < 10 у = Ъо,467 + 0,337*х при 10 <х< 17

(9)

Рис.9 Кусочно-линейная модель изменения содержания жира в процессе

сушки с/к колбас

Основными этапами построения кусочно-нелинейных моделей являются:

1. Построение простой регрессионной модели для всех точек эксперимента. Если полученная модель неадекватна, то автоматически запускается подпрограмма построения кусочно-нелинейных моделей;

2. Построение простой регрессионной модели аналогично первому пункту с исключением одной последней экспериментальной точки. Если полученная модель неадекватна, то происходит единичное сокращение последней точки эксперимента до тех пор, пока для рассчитываемой модели не будет выполнено условие адекватности;

3 При получении на втором этапе адекватной модели резервируется диапазон значений, на которых она построена, и, начиная со следующей точки, запускается первый этап данного алгоритма.

московский государственный цниаьрдаггг МООЕ1. ЕХРЕЯТ

Эгет^ртнал система упрвлемия качествен и бмоАопмкмй бсмлмиоспмв проиэоолста» еирвквлчвмых колбас

уа ивМ4т<«.}(ибк.-«*тг**»* «мшх-! «я» <«ш«< з.««м«■ вт*у;х- втНиС? • и*»п *»« гни«-

Рис.10 Кусочно-нелинейная модель изменения величины рН в процессе производства с/к колбас

4. Если для соблюдения условия адекватности система создает более трех кусочных моделей, то происходит смещение границы значимости и процесс моделирования запускается снова.

Обработка экспериментальных данных на ОАО «Черкизовский МПЗ» с использованием разработанной системы (рис.10) позволила построить адекватную кусочно-нелинейную модель изменения величины рН в процессе приготовления с/к колбас:

Г5,822 - 0,65х - 0,017х2 при 0 < х < 2

у= <П,651~0,71х-0,02х2-0,001х3 при 2<х<6 (11)

1 3,495 + 0,196х - 0,009х2 + 0,0001х3 при 6 < х < 18

Для обеспечения пользователя разработанной системы всеми инструментами регрессионного анализа в базу знаний включен программный модуль для построения множественной регрессии.

Универсальность разработанного программного продукта подтверждена успешным его применением при:

• Моделировании процессов изменения качественных характеристик соевых белковых препаратов в различных условиях хранения;

• Проведении регрессионного анализа влияния ионов кальция на коллоидно-химическое состояние мясных систем;

• Моделирования процессов растворения молочных загрязнений.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

1. Построена обобщенная матричная модель процесса производства ферментированных мясопродуктов в виде подмножества обобщенных эмпирических зависимостей, связывающих параметры выхода с параметрами входа и регулируемыми параметрами процесса.

2. Разработаны методы и алгоритмы построения кусочно-линейных и кусочно-нелинейных регрессионных моделей.

3. Разработан алгоритм построения обобщенных моделей, позволяющий строить общую регрессионную зависимость по одному параметру с учетом начального значения другого параметра для различных видов колбас.

4. Сформирован банк данных, содержащий адекватные модели изменения основных показателей, влияющих на качество ферментированных колбас.

5. С использованием методов дисперсионного анализа разработан и включен в базу знаний алгоритм установления качественных факторов, оказывающих существенное влияние на качество поступающего на переработку мясного сырья.

6. Разработана структура подсистемы моделирования и оптимизации технологических процессов, основными блоками, которой являются: 1) сбор экспериментальных данных; 2) выбор метода построения и типа модели; 3) прогнозирование поведения исследуемых параметров; 4) создание аналитического отчета.

7. Разработана модульная структура базы знаний, обеспечивающая как решение локальных расчетных задач, так и использование комплексной информационной поддержки при исследовании технологических процессов.

8. Реализована логическая модель базы знаний, как система увязанных между собой сущностей, а также внедрены методы хранения данных и взаимодействия базы данных с расчетными модулями.

9. Разработан интуитивно-понятный пользовательский интерфейс, позволяющий организовать удобное взаимодействие работы эксперта с базой знаний.

10. Реализована на практике и защищена свидетельством об официальной регистрации № 2005610205 программа для ЭВМ «Экспертная система управления качеством и биологической безопасностью производства ферментированных мясопродуктов» («Model Expert»).

Список публикаций

1. Бородин A.B., Заговалов И.Г. Общие принципы создания банка моделей по технологическим процессам в мясоперерабатывающей промышленности. Материалы международной научной конференции «Живые системы и биологическая безопасность населения», МГУПБ, М. 2002, с. 99.

2. Бородин A.B., Заговалов И.Г. Разработка компьютерной системы моделирования технологических процессов мясоперерабатывающего производства. Тезисы докладов научно-методических чтений «Техника, процессы, расчеты и конструирование в подготовке инженера биотехнологических производств», МГУПБ, М. 2003, с. 84.

3. Рогов И.А., Попова М.Ю., Заговалов И.Г., Скрябин К.Г., Булыгина Е.С. Влияние условий хранения на основные качественные характеристики соевых белковых препаратов. Мясная индустрия., 2003, №7, с. 26.

4. Жаринов А.И., Веселова О.В., Заговалов И.Г., Леонов А.Ю. Влияние ионов кальция на коллоидно-химическое состояние мясных систем. Мясная индустрия., 2004, №6, с. 35.

5. Бородин A.B., Заговалов И.Г., Методы кусочного моделирования изменения качественных показателей сырокопченых колбас. Сборник трудов

XVII международной научной конференции «Математические методы в технике и технологиях», КГТУ, 2004, с.143.

6. Бородин A.B., Заговалов И.Г., Принципы разработки базы знаний автоматизированной системы управления качеством и безопасностью мясопродуктов. Сборник трудов XVIII международной научной конференции (том 8) «Математические методы в технике и технологиях», КГТУ, 2005, с.135.

7. Заговалов И.Г., Разработка системы анализа рисков и определения критических контрольных точек для процессов производства мясопродуктов. Сборник трудов XVIII международной научной конференции (том 9) «Математические методы в технике и технологиях», КГТУ, 2005, с.203.

8. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ 2005610205 «Экспертная система управления качеством и биологической безопасностью производства ферментированных мясопродуктов» («Model Expert»).. / - М.: Роспатент, 2005.

Подписано в печать 21.11.05. Формат 60x84 1/16. Печать лазерная Усл. печ. л. 1,5. Тираж 100 экз. Заказ ООО «Полисувенир» 109316. Москва, ул. Талалихина, 33. Тел. 677-03-86

»24 024

РЫБ Русский фонд

2006-4 23283

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. Анализ исследований в области формирования баз знаний по процессам производства ферментированных мясопродуктов

1.1. Основные предпосылки к созданию базы знаний по процессам производства мясопродуктов.

1.2. Структура компьютерной системы формирования базы знаний

1.3. Исследование методов моделирования технологических процессов перерабатывающих производств АПК.

1.3.1. Основные подходы к моделированию качества с/х животных.

1.3.2. Моделирование химических и физико-химических процессов мя-сопереработки.

1.4. Анализ взаимодействий контрольных показателей и качественных характеристик процессов производства ферментированных мясопродуктов

1.4.1. Контрольные показатели мясного сырья до убоя и на этапе разделки туш, оказывающие большое влияние на качество ферментированных колбас.

1.4.2. Анализ технологических процессов переработки мясного сырья при изготовлении ферментированных колбас.

ГЛАВА 2. Принципы построения основных модулей компьютерной системы формирования базы знаний.

2.1. Методы формирования базы знаний.

2.2. Проектирование базы знаний.

2.3. Разработка логической модели базы знаний.

2.3.1. Реализация сущности «Пользователь».

2.3.2. Реализация сущности «Предприятие».

2.3.3. Реализация сущности «Математическая модель».

2.3.4. Реализация сущности «Колбасное изделие».

2.3.5. Реализация сущности «Технологическая операция».

2.3.6. Реализация сущности «Показатель».

2.3.7. Реализация связи «показатель - технологическая операция».

2.3.8. Общая логическая структура базы знаний.

ГЛАВА 3. Методы и алгоритмы формирования базы знаний.

3.1. Основные методы, реализованные в созданной компьютерной системе

3.2. Общая схема организации разработанного программного комплекса

3.3. Оценка влияния качественных факторов на количественные показатели мясного сырья.

3.4. Построение параметрических моделей технологических процессов.

3.5. Корреляционный и регрессионный анализ.

3.5.1. Простая линейная корреляция и регрессия.

3.5.2. Методы построения регрессионных моделей в разработанной системе.

3.5.3. Построение обобщенных моделей.

3.5.4. Построение кусочно-линейных моделей.

3.5.5. Построение кусочно-нелинейных моделей.

В современных условиях повышаются требования к качеству, внешнему виду выпускаемой продукции и, как следствие, к ее безопасности и наибольшей реализации. Качество готовой продукции формируется на всех этапах производства, включая подготовку сырьевой базы.

Современное развитие промышленного производства мясных продуктов сопровождается все более широкой автоматизацией технологических процессов. При этом возрастает роль систем, способных контролировать и регулировать точность выполняемых процессов на протяжении всей технологической цепочки, с целью обеспечения наивысшего качества выпускаемой продукции.

Таким образом, необходим новый подход к решению задачи повышения качества продукции, который при помощи средств новейших информационных технологий и мощных вычислительных систем позволил бы контролировать точность выполняемых процессов и качество продукции.

Очевидно, что для получения наиболее эффективного результата при разработке новых технологий необходимо рассматривать мясоперерабатывающее производство как сложную систему, состоящую из типовых технологических звеньев. Для учета взаимосвязи протекающих в них процессов и операций требуется проведение фундаментальных исследований в области систематизации накопленных и вновь полученных знаний по моделированию и оптимизации биотехнологических процессов с использованием системного подхода.

В настоящее время накоплен обширный теоретический и экспериментальный материал в области проектирования автоматизированных систем в мясоперерабатывающей промышленности, а также методов системного анализа и моделирования технологических процессов, сформулированных в работах В.В. Кафарова, А.Ю. Виноградова, Н.С. Николаева, Ю.А. Ивашкина, И.И. Протопопова, А.В. Бородина и др.

Целью данной работы является разработка базы знаний, увязывающей в единую систему накопленный опыт аналитических исследований и экспериментальных данных с созданными математическими модулями, способными оценивать влияние различных факторов на качество поступающего на переработку мясного сырья, а также моделировать и прогнозировать изменение показателей качества и биологической безопасности в процессе производства ферментированных мясопродуктов.

Для достижения поставленной цели решались следующие задачи:

• Изучение основных процессов производства ферментированных мясопродуктов с целью построения параметрических моделей, связывающих входные и выходные параметры технологических процессов производства;

• Анализ основных факторов, оказывающих существенное влияние на качество ферментированных мясопродуктов, начиная с подготовки сельскохозяйственного сырья, и заканчивая производством готовой продукции;

• Разработка организационной структуры базы знаний по моделированию процессов производства ферментированных мясопродуктов.

• Включение в базу знаний алгоритмов дисперсионного, регрессионного и корреляционного анализа;

• Разработка комплекса программ по моделированию технологических процессов, характеризуемых сложными структурными изменениями, а также по построению обобщенных моделей;

• Разработка методов хранения, ввода и вывода данных различного типа с учетом схемы взаимодействия модулей базы знаний.

Накопленный объем теоретических и практических исследований позволяет разработать программный комплекс, включающий интегрированные в общую базу знаний математические алгоритмы, программные модули, а также базы экспериментальных и нормативных данных. Данный программный комплекс позволяет производить оценку влияния исследуемых параметров на весь технологический процесс, моделировать изменения этих параметров, выдавать аналитический отчет, на основании которого может быть выявлено управляющее воздействие на объект и среду исследования.

Внедрение разработанной базы знаний на мясоперерабатывающем предприятии позволит снизить расходы на проведение экспериментальных исследований и повысить экономическую эффективность производства за счет создания системы, обеспечивающей контроль и управление качеством производимого продукта на всех этапах технологического процесса.

Основные результаты диссертационной работы заключаются в следующем:

Построена обобщенная матричная модель процесса производства ферментированных мясопродуктов в виде подмножества обобщенных эмпирических зависимостей, связывающих параметры выхода с параметрами входа и регулируемыми параметрами процесса.

Разработаны методы и алгоритмы построения кусочно-линейных и кусочно-нелинейных регрессионных моделей.

Разработан алгоритм построения обобщенных моделей, позволяющий строить общую регрессионную зависимость по одному параметру с учетом начального значения другого параметра для различных видов колбас.

Сформирован банк данных, содержащий адекватные модели изменения основных показателей, влияющих на качество ферментированных колбас.

С использованием методов дисперсионного анализа разработан и включен в базу знаний алгоритм установления качественных факторов, оказывающих существенное влияние на качество поступающего на переработку мясного сырья.

Разработана структура подсистемы моделирования и оптимизации технологических процессов, основными блоками, которой являются: 1) сбор экспериментальных данных; 2) выбор метода построения и типа модели; 3) прогнозирование поведения исследуемых параметров; 4) создание аналитического отчета.

Разработана модульная структура базы знаний, обеспечивающая как решение локальных расчетных задач, так и использование комплексной информационной поддержки при исследовании технологических процессов.

Реализована логическая модель базы знаний, как система увязанных между собой сущностей, а также внедрены методы хранения данных и взаимодействия базы данных с расчетными модулями.

Разработан интуитивно-понятный пользовательский интерфейс, позволяющий организовать удобное взаимодействие работы эксперта с базой знаний.

Реализована на практике и защищена свидетельством об официальной регистрации № 2005610205 программа для ЭВМ «Экспертная система управления качеством и биологической безопасностью производства ферментированных мясопродуктов» («Model Expert»).

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Основной ценностью данной работы является разработка компьютерной системы формирования базы знаний по процессам производства ферментированных мясопродуктов с применением широкого спектра математических моделей и методов и использования в полном объеме средств вычислительной техники и информационных технологий.

Синтезирующие функции разработанной базы знаний, оформленной в виде компьютерной системы поддержки принятия решений, позволяют осуществлять накопление, получение, и систематизацию знаний по мясоперерабатывающему производству.

Аналитические функции системы позволяют: определять оптимальные режимы переработки мясного сырья не только для производимых мясопродуктов, но и для вновь создаваемых без проведения продолжительных и дорогостоящих экспериментальных исследований; прогнозировать результаты и определять, в случае необходимости, корректирующие воздействия на ход технологических операций и процессов.

Общие принципы, используемые при построении базы знаний, определили ее универсальность, что подтверждено ее успешным применением при исследовании процессов переработки сельхозсырья, как животного, так и растительного происхождения.

Удобный пользовательский интерфейс определил простоту и доступность использования разработанной системы в условиях реального производства.

1. Аладьев В.З., Хунт Ю.Я., Шишаков М.Л. Основы информатики. Учебное пособие. - М.: Информационно-издательский дом «Филинъ», 1998.-с. 391-402

2. Алехина Л.Т., Большаков А.С., Боресков В.Г. и др.; Под ред. Рогова И.А. Технология мяса и мясопродуктов. М. Агропромиздат, 1988. с. 84-89

3. Арабей А.С. Основные принципы формирования базы знаний для мясомолочной промышленности. Материалы международной научной конференции «Живые системы и биологическая безопасность населения», МГУПБ, М. 2002, с. 23-24.

4. Арабей А.С., Бородин А.В. Принципы построения баз знаний для мясоперерабатывающего производства. Сборник трудов международной научной конференции «Математические методы в технике и технологиях», КГТУ, 2004, с.69-71.

5. Афанасов Э.Э., Николаев Н.С., Рогов И.А., Рыжов С.А. Аналитические методы описания технологических процессов мясной промышленности. М.: Мир, 2003. 184 с.

6. Афанасов Э.Э., Бражников A.M., Рогов И.А. Применение струйно-пульсационных воздействий для интенсификации технологических процессов // Мясная индустрия СССР. 1982. №10. с.39-41.

7. Афанасов Э.Э., Николаев Н.С. Системный подход к моделированию биотехнологических процессов // Мясная промышленность. М., 1994. №1. с.25-27.

8. Афанасов Э.Э., Рогов И.А., Христенко А.И. Струйное инъецирование мясопродуктов // Известия вузов СССР. Пищевая технология. 1977. №6/121. с.70-73.

9. Афанасов Э.Э., Рыжов С.А. Системный анализ в технологии производства сырокопченых и сыровяленых колбас // Мясная индустрия. 1997. №6. с.31.

10. Ю.Богомолов А.В., Перцевой Ф.В., Сафонова О.Н. и др. Переработка продукции растительного и животного происхождения. СПб.: ГИОРД, 2003, с.201-211.

11. П.Большаков А.С., Боресков В.Г. и др. Применение безыгольного шприцевания для посола мясопродуктов. -М.:

12. ЦНИИТЭИмясомолпром, Мясная промышленность, 1973, с. 25.

13. Большаков А.С., Афанасов Э.Э., Христенко А.И., Сарычева JT.A. Определение параметров струйного инъецирования рассола в мясо // Сер. Мясная индустрия СССР. 1982. № 6. с. 34-35.

14. Боресков В.Г., Большаков А.С., Леонова И.В. и др. Новые подходы к оценке методов посола мяса. Сб. трудов Научно-Технической конференции "Интенсификация технологий и совершенствование оборудования перерабатывающих отраслей АПК". Киев, 1989.

15. Н.Бородин А.В. Научно-практические основы построения знание-ориентированной системы поддержки принятия решений для перерабатывающих предприятий АПК . Дис. докт. техн. наук, М. 2001, с.56-62.

16. Бородин А.В. К построению многомерных параметрических моделей колбасного производства// Все о мясе. М., 2000. - №2. - с.56-60. (75)

17. Бородин А.В. Статистическое моделирование и оптимизация работы экспедиции перерабатывающего предприятия АПК/ / Сб. трудов Научно-технической конференции, поев. 65-летию МГУПБ.- М.: МГУПБ, 1996.-е. 51-52.

18. П.Бородин А.В., Ивашкин Ю.А., Кузнецов С.В. Имитационное моделирование материальных потоков предприятий по переработке биологического сырья//В книге "Новое в технике и технологии пищевых производств". Межвузовский сб. -М., 1985. с. 85-91.

19. Бородин А.В., Ивашкин Ю.А., Кузнецов С.В., Лысиков В.Т. Моделирование материальных потоков мясоперерабатывающих предприятий // Мясная промышленность. Экспресс-информация ЦНИИТЭИ-мясомолпрома. М., 1986. 36 с.

20. Бородин А.В. Моделирование материальных потоков на предприятиях отрасли/ Глава 3 в кн. "Моделирование производственных процессов мясной и молочной промышленности'7/Под ред. Ивашкина Ю.А. -Агропромиздат. М., 1987. -256 с.

21. Бородин А.В., Кузнецов С.В., Оценка совершенства колбасного производства методами имитационного моделирования//Сб. трудов 4-ой Всесоюзной конференции "Математическое, алгоритмическое и техническое обеспечение АСУ ТП".-Ташкент, 1988.-е. 158.

22. Бородин А.В. Моделирование и оптимизация процесса тепловой обработки вареных колбас // Сб. трудов 4-ой Всесоюзной конференции "Математическое, алгоритмическое и техническое обеспечение АСУ ТП".-Ташкент, 1988.-е. 149.

23. Бородин А.В. Статистические методы исследования в прикладной биотехнолгиии: Учебное пособие.: МГУПБ, М., 2000. - 87 с.

24. Бородин А.В. К вопросу построения обучающей, тренажерной системы в прикладной биотехнологии // Материалы Научно-технической конференции "Автоматизация биотехнических систем в условиях рыночной экономики и конверсии". М., 1994. — с. 45-46.

25. Бородин А.В. Моделирование и оптимизация процессов термообработки колбасных изделий // Материалы Научно-техническойконференции "Автоматизация биотехнических систем в условиях рыночной экономики и конверсии".- М., 1994. с. 61-62.

26. Бородин А.В. Моделирование и оптимизация экспедиции предприятия агропромышленного комплекса // Материалы Международной научно-технической конференции "Автоматизация производственных процессов в сельском хозяйства".- Минск., 2000. с.51-52.

27. Бородин А.В. Математическая статистика: Учебное пособие.: МГУПБ, -М., 1997.-53 с.

28. Бородин А.В., Заговалов И.Г., Методы кусочного моделирования изменения качественных показателей сырокопченых колбас. Сборник трудов международной научной конференции «Математические методы в технике и технологиях», КГТУ, 2004, с. 143-144.

29. Бородин А.В., Ивашкин Ю.А. Методы и алгоритмы формализованной оценки качества функционирования перерабатывающего предприятия

30. АПК // Сб. трудов Научно-технической конференции "Моделирование сельскохозяйственных процессов и машин". Минск, 1994. -с.175-176.

31. Бражников A.M., Карпычев В.А., Афанасов Э.Э. Основы расчета массопереноса при посоле мясных продуктов // Мясная индустрия СССР. 1982. №11.

32. Бражников A.M., Карпычев В.А., Пелеев А.И. Аналитические методы исследования процессов термической обработки мясопродуктов. М.: Пищевая промышленность, 1974. - 232 с.

33. Венедюхин Д.В. Совершенствование способов и техники охлаждения копченых колбасных и других мясных изделий. Автореферат дисс. канд. техн. наук: 05.04.03. МГУПБ. - М., 2001. - 31 с.

34. Вода в пищевых продуктах / Под ред. Р.Б. Дакуорта. М., 1980. 376 с.

35. Гинзбург А.С. Основы теории и техника сушки пищевых продуктов. -М.: Пищевая промышленность, 1973. 527 с.

36. Горбатов А.В., Косой В.Д., Елкин В.В. Влияние некоторых технологических факторов на реологические свойства колбасного фарша и готовых изделий. // Мясная индустрия СССР. №1. - М., 1976. -с. 23-26.

37. Горбатов А.В. Реология мясных и молочных продуктов. М.: Пищевая пром-сть, 1979. 383с.

38. Гришин В.К. Статистические методы анализа и планирования экспериментов. Издательство Московского университета, М. 1975, 127 с.

39. Жаринов А.И., Веселова О.В., Заговалов И.Г., Леонов А.Ю. Влияние ионов кальция на коллоидно-химическое состояние мясных систем. Мясная индустрия., 2004, №6, с. 35.

40. Журавская Н.К., Алехина Л.Т., Отряшенкова Л.М. Исследование и контроль качества мяса и мясопродуктов. М.:Агропромиздат, 1985. с. 97-100.

41. Ивашкин Ю.А. Структурная оптимизация технологических систем биотехнических комплексов. Автореферат дисс. докт. техн. наук: 05.13.16. 05.18.04-МХТИ.-М., 1989.-32с.

42. Ивашкин Ю.А.Б., Бородин А.В. Оптимальный структурный синтез технологических систем по переработке биосырья / / Вестник РАДСИ. №6, - М., 1999. - с.78-87.

43. Ивашкин Ю.А., Протопопов И.И., Бородин А.В. и др. Моделирование производственных процессов мясной и молочной промышленности. М.: ВО "Агропромиздат", 1987. 232 с.

44. Ивашкин Ю.А. Системный анализ в технологии переработки биосырья животного происхождения // Мясная индустрия СССР. 1987. - №4. -с.40-44.

45. Ивашкин Ю.А., Бородин А.В. Моделирование и оптимизация в прикладной биотехнологии/ /Теоретические основы химической технологии.-1996.-№4.- с. 61-77.

46. Ивашкин Ю.А., Бородин А.В., Сердахейн К. Обший подход к ассортиментно-рецептурной оптимизации в производстве мясопродуктов // Сб. трудов 28-го Европейского конгресса научных работников мясной промышленности. -Мадрид, 1982. -с. 300-302.

47. Ивашкин Ю.А., Бородин А.В. Многомерное структурно-параметрическое моделирование сложных биотехнологических процессов // Вестник РАДСИ. №2. - М., 2000. - с 64-73.

48. Кандзюба С.П., Громов В.Н. Delphi 6. Базы данных и приложения. Лекции и упражнения.- К.: ДиаСофт. 2001. 576 с.

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

50. Касьянов Г.И., Дьяков С.М., Коробицин B.C. Совершенствование технологии мяса — растительных консервов. Изв. Вузов Пищ. Технол. 1998, №5-6, с.47

51. Кафаров В.В., Виноградов А.Ю., Гордеев JT.C. Моделирование и системный анализ биохимических производств. М.: Мясная промышленность, 1985. 280 с.

52. Кафаров В.В., Дорохов И.Н. Введение в системный анализ и моделирование химико-технологических процессов и систем: Учеб. пособие. М.: МХТИ, 1984. 76 с.

53. Косой В.Д., Малышев А.Д., Дорохов В.П. Реологические характеристики фарша сырокопченых колбас и их прогнозирование. Мясная индустрия, №2, 2001, с.43-45.

54. Косой В.Д. Совершенствование процесса производства вареных колбас. М.: Легкая и пищевая пром-сть, 1983. 272 с.

55. Костин А.П., Мещеряков Ф.А., Сысоев А.А. Физиология сельскохозяйственных животных. 2-е изд., перераб. и доп. М.: Колос, 1983.479 с.

56. Красуля О.Н. Методологические основы анализа и определения перспектив развития технологий мяса и мясных продуктов в условияхинформационной неорпределенности. — Автореферат дисс. докт. техн. наук: 05.13.04 05.18.04 МГУПБ. - М., 1999. - 46 с.

57. Кремер Н.Ш. Теория вероятностей и математическая статистика, М.: ЮНИТИ-ДАНО, 2002, 543 с.

58. Кретинин В.К. Профилактические меры при изготовлении колбасных изделий. Агробюллетень «КАРО», № 11-12, 1999.

59. Кудряшов Л.С., Гуринович Г.В. Изменение цветовых характеристик мяса в прцессе технологической обработки. //АгроНИИТЭИММП. -М.: 1994. 33 с.

60. Лисицин А.Б., Кудряшов Л.С., Алексахина В.А. Роль мясного сырья и ингридиентов в гарантии качества сырокопченых колбас. Все о мясе, №2, 2003, с.7.

61. Лисицин А.Б. Технологические аспекты повышения экзотрофической эффективности промышленной переработки мясного сырья/ Автореферат дис. докт. техн. наук: 05.18.04 ВНИИМП - М., 1997. -69 с.

62. Лыков А.В., Теория сушки . 2-е изд. М.: Энергия, 1968. 472 с.

63. Лыков А.В., Ноздрин B.C. Математическая модель для расчета кинетики процесса сушки сырокопченых колбас // Прикладная биотехнология на пороге 21 века: Материалы междунар. конф., 13-15 апреля. М., 1995., с. 175.

64. Малышев А.Д. Прогнозирование и контроль методами инженерной реологии качественных характеристик фарша сырокопченых колбас в процессе его приготовления. Автореферат дисс. канд. техн. наук: 05.18.12.-МГУПБ.-М., 2000.- 19 с.

65. Мглинец А.И., Епифанов Г.В. Влияние пола и возраста на качество мяса молодняка крупного рогатого скота. // Мясная индустрия СССР. -1968. №2. -с.41-43.

66. Мейер Д. Теория реляционных баз данных. М.: Мир, 1987. - 608с.

67. Мезенова О.Я., Ким И.Н., Бредихин С.А. Производство копченых пищевых продуктов. М.:Колос, 2001. с.68-73.

68. Митин В.В. Исследование и разработка компьютерной системы управления микробиологическими процессами при производстве сыровяленных мясопродуктов. Дис. канд. техн. наук, М. 2002, с.16-17.

69. Моделирование материальных потоков мясоперерабатывающего предприятия /Бородин А.В., Ивашкин Ю.А., Кузнецов С.В., Лысиков В.Т./.- М.: АгроЦНИИТЭИММП, 1986. 36 с.

70. Моделирование производственных процессов мясной и молочной промышленности /Ивашкин Ю.А., Протопопов И.И., Бородин А.В. и др./Под ред. Ивашкина Ю.А. — М.: Агропромиздат, 1987. — 256 с.

71. Николаев Н.С. Моделирование биотехнологических процессов для многоуровневых систем. // Хранение и переработка сельхоз-сырья. 1995. №6. с.36-37.

72. Николаев Н.С., Афанасов Э.Э. Термообработка мясного сырья как многоуровневый процесс // Изв. Вузов. Пищевая технология. -Краснодар, 1994. № 3-4. с.44-47.

73. Николаев Н.С. Моделирование процесса термообработки мясного сырья как сложной системы. Автореферат дис. докт. техн. наук, М. 1996, МГУПБ, 54 с.

74. Протопопов И.И. Научно-практические основы оптимизации технологий производства мясных и молочных продуктов. —

75. Автореферат дисс. докт. техн. наук: 05.13.16. 05.18.04 -МХТИ. М., 1993.-42с.

76. Протопопов И.И. Основы концепции интеллектуального управления технологиями пищевых производств. // Сб. трудов 13-ой Международной научной конференции "Математические методы в технике и технологиях" (ММТТ-2000). С.-Петербург, 2000. - т.4. -с.42-44.

77. Протопопов И.И. Научно-практические основы математического моделирования биотехических систем // Тезисы докладов Всесоюзной научно-технической конференции " Автоматизация технологических процессов и производств". М., 1989. — с. 51.

78. Рогов И.А., Забашта А.Г., Алексахина В.А., Титов Е.И. Технология и оборудование колбасного производства. М.: Агропромиздат. 1989.

79. Рогов И.А., Забашта А.Г., Гутник Б.Е., Ибрагимов P.M., Митасева Л.Ф. Справочник технолога колбасного производства. М.: Колос. 1993.

80. Рогов И.А., Забашта А.Г., Казюлин Г.П. Общая технология получения и переработки мяса. М.: Колос, 1994. 305 с.

81. Рогов И. А. Прикладная биотехнология, достижения и перспективы // Сб. трудов Международной научной конференции "Научно-технический прогресс в перерабатывающих отраслях".- М., 1995.- с.96-98.

82. Рогов И. А., Протопопов И.И. Системная оптимизация биотехнологических процессов производства мясных продуктов // Мясная промышленность. М., 1992. -№5. - с. 57-61.

83. Рогов И. А., Жаринов А.И. Технология и оборудование мясоконсервного производства. М.: Пищ. пром-сть, 1978. 264 с.

84. Рогов И.А., Горбатов А.В. Новые физические методы обработки мясопродуктов. М.: Пищевая промышленность, 1966. 302 с.

85. Рогов И.А., Попова М.Ю., Заговалов И.Г., Скрябин К.Г., Булыгина Е.С. Влияние условий хранения на основные качественные характеристики соевых белковых препаратов. Мясная индустрия., 2003, №7, с. 26.

86. Рыжов С.А. Разработка методов математического описания процессов переноса в продуктах колбасного производства. Автореферат дис. докт. техн. наук: 05.18.12 МГУПБ - М., 1999. - 69 с.

87. Рыжов С.А. Массоперенос при сушке созревании сырокопченых и сыровяленых колбас // Хранение и переработка сельхозсырья. 1998. №11. с.25-27.

88. Рыжов С.А., Голик В.И. Особенности технологам спрей-шприцевания цельномышечных мясных продуктов // Мясная индустрия. 2002. №7.

89. Рыжов С.А. Струйный способ введения рассолов в мясное сырье. М.: МГУПБ, 1996. 60 с.

90. Рыжов С.А. Страхова Г.Г. Кинетика формирования капиллярно-пористой структуры сырокопченых колбас // Мясная индустрия. 2002. №4.

91. Рыжов С.А. Афанасов Э.Э. Кинетические зависимости процесса созревания сырокопченых и сыровяленых колбас // Мясная индустрия. 1997. №8. с.35.

92. Рыжов С.А. Математическая модель изменения показателя рН сушки созревания сырокопченых колбас // Мясная индустрия. 1999. №10. с.32.

93. Семенова А.А. Разработка комплексной оценки качества мяса и мясных продуктов. Автореферат дисс. канд. техн. наук: 05.18.04. -ВНИИМП. М., 1993. - 19 с.

94. Слепых Г.М. Исследование процесса сушки сыровяленых колбас, изготовленных с применением бактериальных культур. Дис. канд. техн. наук, М. 1967,212 с.

95. Соколов А.А. Физико-химические и биохимические основы технологии мясопродуктов. — М.: Пищевая промышленность, 1965, -489 с.

96. Соколова Н.А Разработка рецептур и технологий сырокопченых мясопродуктов с использованием водно-спиртовых настоев трав семейства LABIATAE Автореферат дисс. канд. техн. наук: 05.18.04. -МГУПБ.-М., 1998.-25 с.

97. Татулов Ю.В. и др. Справочник по качеству продуктов животноводства. М.: Агропромиздат, 1986. 239 с.

98. Татулов Ю.В., Немчинова И.П., Сорокина И.Ф., Горошко Г.П. Прогнозирование мясной продуктивности туш молодняка крупного рогатого скота//Тр. ВНИКИМП, 1987. с. 17-21.

99. Татулов Ю.В. Научные основы объективной оценки качества сырья мясной промышленности и совершенствование технологии предубойной подготовки животных : Автореферат дисс. док. техн. наук: 05.18.04. М.: ВНИИМП, 1993. -48 с.

100. Тейксейра С., Пачеко К. Delphi5. Руководство разработчика, том 1. Основные методы и технологии, М.: Вильяме 2001, 832 с.

101. Технологическая инструкция по производству сырокопченых колбас от 5/XI 1988 г. М. ВНИИМП.

102. Ульман Дж., Уидом Дж. Введение в системы баз данных. М.: Лори, 2000. - 374с.

103. Федоров А., Елманова Н. ADO в Delphi. СПб.: БХВ-Петербург, 2002.-816с.

104. Фролов А.П., Забашта А.Г., Боресков В.Г., Большаков А.С. Механизм распределения рассола в мышечной ткани при массировании. Известия вузов СССР. Пищевая технология. 1977. №2, с.108-111.

105. Хомоненко А.Д., Цыганков В.М., Мальцев М.Г. Базы данных: Учебник для высших учебных заведений / Под ред. проф. А.Д. Хомоненко. СПб.: КОРОНА принт, 2000. - 416с.

106. Хорольский В.В., Рогов И.А., Алексахина В.А., Габараев А.Н. Техника и технология производства сырокопченых и сыровяленых колбас. Обзорная информация. Серия «Мясная промышленность». М.: ЦНИИТЭИмясомолпром. 1985.

107. Храповицкий А.И., Мглинец А.И., Рамбиди М.И. Влияние продолжительности откорма на качество мяса молодняка крупного рогатого скота. // Мясная индустрия СССР. — 1971. -№9. с. 37-38.

108. Wirt F. Technologie bei der Verarbeitung fon Fleisch mit abweichender Beschaffenheit// Schweiz. Arch. Tiercheik.- 1985, v.l28.-p.83-9l.

109. Estimating wateractivity in systems containing multiple solutes based on solute properties. J. Food Sci. 1998 - 63, №4, c.559 - 564.