автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.18, диссертация на тему:Разработка моделей оценки качества продовольственных товаров

ф Введение.

Глава 1. Современные методы и модели контроля качества продовольственных товаров.

1.1. Инструментальные методы контроля качества продовольственных товаров.

1.2. Сенсорные методы контроля качества продовольственных товаров.

1.3. Математические модели и численные методы ф оценки качества продовольственных товаров.

Выводы к главе 1 (постановка задач исследования). р

Глава 2. Разработка параметрических моделей оценки качества продовольственных товаров по инструментальным показателям.

2.1. Экспериментальное статистическое исследование распределений значений инструментальных показателей водок.

2.2. Экспериментальное статистическое исследование распределений значений инструментальных показателей виноградных вин.

2.3. Модели интегральной оценки качества продовольственных товаров по инструментальным показателям на основе ф теорий статистических решений и нечетких множеств.

Выводы к главе 2 (основные экспериментальные и теоретические результаты).

Глава 3. Разработка параметрических моделей оценки качества продовольственных товаров по сенсорным показателям.

• 3.1. Экспериментальное статистическое исследование ф распределений значений сенсорных показателей виноградных вин.

3.2. Экспериментальное статистическое исследование распределений значений сенсорных показателей других продовольственных товаров.

3.3. Модели интегральной оценки качества продовольственных товаров по сенсорным показателям на основе нечетких мер сходства.

Выводы к главе 3 (основные экспериментальные и теоретические результаты).

Глава 4. Разработка структурных моделей оценки качества продовольственных товаров.

4.1. Разработка алгоритма интегральной оценки качества продовольственных товаров по совокупности инструментальных и сенсорных показателей.

4.2. Разработка алгоритма определения оптимального баланса

Ф между ценой и качеством продовольственных товаров.

4.3. Разработка методики построения экспертных систем оценки качества водок и виноградных вин.

Выводы к главе 4 (основные результаты).

Основное направление и актуальность исследований

В основе определения потребительской и ценовой привлекательности продовольственных товаров, прежде всего, лежит определение качества пищевого продукта.

Исследование любого пищевого продукта - сложная аналитическая задача. Из-за индивидуальности состава и многокомпонентное™ продуктов необходимо приспосабливать стандартные методы к особенностям состава и физико-химической структуры продукта - т.е. в каждом конкретном случае требуется проведение в той или иной мере аналитической исследовательской работы. При этом необходимо учитывать физическое состояние исследуемого вещества и сопутствующих определяемому веществу компонентов.

В пищевой промышленности все показатели качества продукта в основном принято оценивать по пяти группам: физико-химические, физические, биологические, физиологические (пищевая ценность), сенсорные [79].

Большинство применяемых в настоящее время методов и измерительных средств контроля показателей качества сырья, полуфабрикатов и готовых пищевых продуктов предназначены для проведения в лабораторных условиях. Они основаны на химических преобразованиях - реакциях, при этом соотношение реагирующих веществ или количество продуктов реакций определяют измерением наиболее простых, хорошо известных свойств, массы или объема [17, 118, 127]. Эти химические методы называются классическими. Их применение позволяет изучить состав множества продуктов. Однако, эти методы и измерительные средства не всегда обеспечивают необходимую точность измерений, в основном требуют больших затрат времени для их проведения, непригодны для непрерывного автоматического контроля, а, тем более, управления качеством продукции в процессе непрерывного производства.

Физико-химические методы контроля показателей, как и химические методы, основаны обычно на группе химических реакций [176]. Характерной особенностью физико-химических методов, в отличие от химических, является то, что используется не только взаимодействие веществ с реактивами, но и взаимодействие различных физических полей (электростатических, магнитных, электромагнитных) с веществом. Это является основой автоматизации измерений различных свойств веществ.

В физических методах химические реакции отсутствуют или имеют второстепенное значение. Данные методы основаны на взаимодействии различного вида энергии и силовых полей с веществом [119].

Общим для физических, физико-химических и биологических методов контроля показателей является применение специальной аппаратуры для изменения оптических, электрических и других свойств веществ [3, 196]. Поэтому данные методы объединяют под общим названием - аппаратурные или инструментальные.

Говоря об инструментальных методах, всегда имеют ввиду, что они основаны на использовании специализированных приборов и дают количественную информацию о тех или иных свойствах веществ, описываемую числовыми значениями [33].

Сенсорный или органолептический метод основан на получении информации с помощью органов чувств человека: зрения, обоняния, слуха, осязания и вкуса. С помощью сенсорного метода можно определить следующие показатели качества: цвет, интенсивность окраски, прозрачность (мутность), внешний вид, вкус и запах (аромат), консистенцию (структуру или текстуру) [89].

Классический инструментальный анализ основан на предварительном выделении (изолировании) компонентов пищевых продуктов. Сенсорный, наоборот, позволяет судить о продукте по ощущениям, доставляемым компонентами продуктов в комплексе.

Ввиду того, что все рассмотренные показатели качества продуктов зависят как от строения веществ, так и технологических способов их приготовления, все данные показатели называют функционально-технологическими свойствами (ФТС) [104, 196].

Только совокупность анализов инструментальных и сенсорных показателей дает возможность комплексно оценить ФТС, а, следовательно, - в полной мере контролировать качество сырья и технологические процессы производства, а также готовую продукцию [8, 89, 178].

Для комплексного оценивания качества продовольственных товаров необходимы специальные компьютерные программы, оперирующие огромным количеством инструментальных и сенсорных данных. Для разработки таких программ, в первую очередь, необходимы соответствующие модели и численные методы оценивания качества продовольственных товаров. Разработка моделей, численных методов, алгоритмов и специальных компьютерных программ для контроля качества продовольственных товаров относятся к новому бурно развивающемуся научному направлению - компьютерная квалиметрия [13,81, 103, 104, 157].

Актуальность развития компьютерной квалиметрии обусловлено также и необходимостью разработки новых средств идентификации и оценки качества продуктовых товаров с целью обеспечения продовольственной безопасности населения страны в современных условиях [140].

В связи с существованием большого количества контрафактных продуктов, особенно актуальным является применение новых методов оценки качества к изделиям ликероводочной и винодельческой продукции, а также безалкогольным напиткам [67, 72, 73].

Важным является и определение соотношений оптимального баланса между качеством и ценой продовольственных товаров, что невозможно без использования количественных оценок качества.

Выбор в диссертационной работе водок и виноградных вин в качестве примера продовольственных товаров позволяет конкретизировать исследования в области разработки моделей оценки качества продовольственных товаров, не снижая их общность и актуальность для товароведения в целом.

Цель и задачи исследования

Целью настоящей диссертации является повышение достоверности оценивания качества продовольственных товаров (на примере водок и виноградных вин) на основе новых моделей и численных методов.

Основными задачами исследования, в соответствии с поставленной целью, являются:

1. провести экспериментальное статистическое исследование выборочных распределений плотностей вероятностей значений инструментальных и сенсорных показателей водок и виноградных вин;

2. построить теоретическую модель для оценки распределений плотностей вероятностей значений инструментальных и сенсорных показателей водок и виноградных вин, согласованных с выборочными распределениями;

3. построить параметрические модели оптимальные по достоверности сравнения значений инструментальных и сенсорных показателей водок и виноградных вин с «эталонными» значениями;

4. разработать структурную модель интегральной оценки качества продовольственных товаров по совокупности инструментальных и сенсорных показателей;

5. разработать алгоритм связи ценовой привлекательности с качеством продовольственных товаров.

Методы исследований

Выполненные исследования базируются на использовании методов: теории статистических решений и нечетких множеств, выбора и принятия решений, математического и имитационного моделирования, экспертных систем, сравнительного анализа товаров.

Научная новизна

В диссертации впервые для продовольственных товаров (на примере водок и виноградных вин) были разработаны:

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

2. параметрические модели в виде нечетких мер сходства, позволяющие проводить оптимальные по достоверности сравнения значений инструментальных и сенсорных показателей продовольственных товаров с «эталонными» значениями;

3. структурная модель, позволяющая проводить интегральную оценку качества продовольственных товаров по совокупности инструментальных и сенсорных показателей.

Практическая значимость работы

Разработанные модели позволили:

1. контролировать качество технологических процессов производства, хранения и транспортировки продовольственных товаров как по их партии (на основе сравнения выборочных распределений инструментальных показателей), так и по отдельным образцам (на основе нечетких мер сходства инструментальных и сенсорных показателей);

2. использовать нечеткие меры сходства как универсальные критерии, значения которых варьируются в интервале (О -М) или (0 100 %), для интегральной оценки качества продовольственных товаров по совокупности сенсорных показателей, независимо от балльных шкальных оценок отдельных показателей;

3. на основе использования нечетких мер сходства повысить в 4 раза селективность оценки качества продовольственных товаров по совокупности сенсорных показателей, по сравнению с используемыми суммарными балльными оценками;

4. на основе использования нечетких мер сходства создать алгоритм определения оптимального баланса между ценой и качеством продовольственных товаров при заданном уровне ценовой привлекательности (спроса);

5. создать на основе разработанной структурной модели методику построения экспертных систем оценки качества водок и виноградных вин.

Апробация работы и личный вклад автора

Разработанные в диссертации параметрические и структурные модели, а также методика построения компьютерных экспертных систем оценки качества водок и виноградных вин были реализованы в ряде НИР, выполненных МГУТУ по заказу Министерства сельского хозяйства РФ: «Исследование и разработка принципов квалиметрического контроля винодельческой продукции по физико-химическим и органолептическим показателям», по договору № 1326/11 от 16 октября 2003 г., № гос. регистрации 01200.404685; «Разработка проекта методологии применения экспертных систем компьютерной ква-лиметрии для идентификации и контроля качества ликероводочпой продукции и этилового спирта», по договору №1/11-04 от 26 ноября 2004г., № гос. регистрации 0120.0500.670; «Разработка концепции и программного обеспечения по формированию государственных информационных ресурсов в сфере производства и оборота этилового спирта, алкогольной и спиртосодержащей продукции», по договору № Д-382-6/А от 05 августа 2005 г.

Разработанные в диссертации параметрические модели оценки качества продуктов по совокупности инструментальных показателей на основании нечетких 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:

1.1 Международной конференции «Аналитические методы измерения и приборы в пищевой промышленности», Москва, МГУПП, 2005;

2. V Международной научно-практической конференции «О состоянии и направлениях развития производства спирта этилового из пищевого сырья и ликероводочной продукции», Москва, 2005;

3. VI Международном форуме «Пищевые ингредиенты XXI века», в рамках выставки «Ingredients Russia 2005», Москва, 2005;

4. II Международной научно-практической конференции «Актуальные проблемы науки и высшего образования», Унеча, филиал МГУТУ, 2006;

5. VI Научно-практической конференции «Технологии, научно-техническое и информационное обеспечение в образовании, экономике и производстве региона», Вязьма, ВФ МГУТУ, 2006.

Публикации

По материалам диссертации опубликовано 15 научных работ, которые включают в себя 10 статей в журналах, 5 статей в сборниках трудов научных конференций.

Структура диссертации

Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы, приложений. Работа изложена на 127 страницах основного текста, содержит 21 таблицу, 30 рисунков и список литературы, включающий 235 наименований, из которых 199 отечественных и 36 зарубежных авторов, и 4 приложения.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

С целыо повышения достоверности оценивания качества продовольственных товаров (на примере водок и виноградных вин) разработаны следующие модели и численные методы:

1. Проведено экспериментальное статистическое исследование инструментальных и сенсорных показателей 6 различных марок водок, 33 красных и 25 белых марок натуральных сухих виноградных вин, выявившее характер их выборочных распределений плотностей вероятностей;

2. Разработана теоретическая модель для оценки распределений плотностей вероятностей значений инструментальных и сенсорных показателей качества водок и виноградных вин в виде усеченного нормального распределения, согласованного с экспериментальными данными по критериям «минимум энтропии» и «хи-квадрат» с выборочными распределениями на высоком уровне значимости;

3. Разработаны параметрические модели в виде нечетких мер сходства, позволяющих проводить оптимальные по достоверности сравнения значений инструментальных и сенсорных показателей водок и виноградных вин с «эталонными» значениями;

4. Доказано, что нечеткие меры сходства могут использоваться как универсальные критерии, значения которых варьируются в интервале (0-М) или (0 -М00 %), для интегральной оценки качества водок и виноградных вин по совокупности сенсорных показателей, независимо от балльных шкальных оценок отдельных показателей;

5. Разработана структурная модель, позволяющая проводить интегральную оценку качества водок и виноградных вин по совокупности инструментальных и сенсорных показателей;

6. На основе использования нечетких мер сходства создан алгоритм определения соотношения оптимального баланса между ценой и качеством продовольственных товаров при заданном уровне ценовой привлекательности (спроса);

7. На основе разработанной структурной модели создана методика построения компьютерных экспертных систем оценки качества водок и виноградных вин и прототип экспертной системы оценки качества водок.

Полученные результаты могут быть рекомендованы для использования оценки качества широкого ассортимента продовольственных товаров по совокупности инструментальных и сенсорных показателей, а также создания соответствующих компьютерных экспертных систем оценки качества.

В частности, разработанные в диссертационной работе модели могут быть использованы для контроля качества технологических процессов производства, хранения и транспортировки продовольственных товаров как по их партии (на основе сравнения выборочных распределений инструментальных показателей), так и по отдельным образцам (на основе нечетких мер сходства инструментальных и сенсорных показателей).

1. Александровская JI.H., Кузнецов А.Г., Мельникова Е.А. Оценка статистических характеристик испытаний методом Монте-Карло. // Партнеры и конкуренты, 2003, № 12, с. 20 24.

2. Алмаши К.К., Дробоглав Е.С. Дегустация вин. М.: Пищевая промышленность, 1979.- 163 с.

3. Аналитические методы измерения и приборы в пищевой промышленности. Материалы Международной конференции 1 -ь2 февраля 2005 г. М.: Издательский комплекс МГУПП, 2005. - 268 с.

4. Анфилатов B.C., Емельянов A.A., Кукушкин A.A. Системный анализ в управлении: Учеб. пособие. М.: Финансы и статистика, 2002. - 368 с.

5. Арбузов В.Н., Савчук С.А., Алешкин Б.М., Фролова И.В. Комплексное применение методик для определения подлинности водок. // Партнеры и конкуренты, 2001, №8, с. 22-25.

6. Ашапкин В.В., Кутуева Л.И., Захарова М.Г. и др. Контроль качества продукции физико-химическими методами. 4. // Вино и виноматериалы. М.: ДеЛи принт, 2005.- 124 с.

7. Багатурия Н.Ш., Бегиашвили H.A. Грузинские вина, приготовленные различными способами. // Виноделие и виноградарство, 2004, № 6, с. 18 + 19.

8. Ю.Бахвалов Н.С., Жидков Н.П., Кобельков Г.М. Численные методы. М.: Лаборатория Базовых Знаний, 2002. - 632 с.

9. П.Большаков О.В., Красуля О.Н., Кузнецова Ю.Г., Краснова H.A. Обоснование моделей идентификации и количественного оценивания качества ликерово-дочной и винодельческой продукции. // Хранение и переработка сельхозсы-рья. 2006. № 5.-38 + 41.

10. Боровиков В.П. Statistica. Искусство анализа данных на компьютере. Спб.: Питер, 2003.

11. Бородин A.B. Научно-практические основы построения знание-ориентированной системы поддержки принятия решений для перерабатывающих предприятий АПК. Автореф. дисс. д. техн. наук. М.: МГУПБ, 2001.

12. М.Бродский Е.С. Аппаратура для хромато-масс-спектрометрии. Современное состояние и тенденции развития. // Партнеры и конкуренты, 2002, № 11

13. БуйташП., Кузьмин Н.М., Лейстнер JI. Обеспечение качества результатов химического анализа. М.: Наука, 1993. - 42 с.

14. Бурачевский И.И., Морозова С.С., Бурачевская В.Ю. Сравнение качественных показателей ряда лучших отечественных и зарубежных водок // Производство спирта и ликероводочных изделий. 2004. № 1. с. 25 + 26.

15. П.Валуйко Г.Г. Биохимия и технология красных вин. М.: Пищевая промышленность, 1973.

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

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

18. Васильев В.И., Ильясов Б.Д. Интеллектуальные системы управления с использованием нечёткой логики / Учебное пособие. Уфа, 1995.

19. Воробьева A.B., Ефимова T.B., Краснова H.A. Достоверность оценивания качества органолептического анализа ликероводочной продукции. // Производство спирта и ликероводочных изделий, 2005, № 2. с. 31 - 32.

20. Воробьева A.B., Ефимова Т.В., Краснова H.A. Проблемы автоматизации оценивания качества водки и питьевого спирта. // Производство спирта и ликероводочных изделий, 2005, № 3. с. 32 + 33.

21. Воробьева A.B., Краснова H.A., Кузнецова Ю.Г., Полякова И.В., Красников С.А., Анискин Д.Ю. Количественная оценка качества изделий ликероводочной и винодельческой продукции. // Производство спирта и ликероводочных изделий, 2006, № 1, с. 17 19.

22. Воробьева A.B., Краснова H.A., Кузнецова Ю.Г., Третяк В.И. Экспериментальное статистическое исследование физико-химических показателей винодельческой продукции. // Виноделие и виноградарство. 2006. № 2. -с. 16-18.

23. Востриков C.B., Губрий Г.Г., Мальцева О.Ю. Основы органолептического анализа спиртных, слабоградусных и безалкогольных напитков. М: Пищевая промышленность, 1998.

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

25. Вязьмина H.A., Савчук С.А. Исследование примесного состава этилового спирта и продуктов его ректификации. // Партнеры и конкуренты, 2002, № 2, с. 30-40.

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

27. Глудкин О.П., Горбунов Н.М., Гуров А.И., Зорин Ю.В. Всеобщее управление качеством: Учебник для вузов. Под ред. Глудкина О.П. М.: Горячая линия - Телеком, 2001. - 600 с.

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

29. Горин В.Н., Голубев И.Г. Приборы для экспресс-контроля и анализа показателей качества технологических процессов на перерабатывающих предприятиях. Каталог. М.: ФГНУ «Росинформагротех», 2001. - 104 с.

30. ГОСТ 2874. Вода питьевая. Гигиенические требования и контроль за качеством.

31. ГОСТ 5363-93. Водка. Правила приемки и методы анализа.

32. ГОСТ 7208-93. Вина виноградные и виноматериалы виноградные обработанные. Общие технические условия.

33. ГОСТ 8.207-76. ГСИ. Прямые измерения с многократными наблюдениями. Методы обработки результатов наблюдений. Основные положения.

34. ГОСТ 9959-91. Продукты мясные. Общие условия проведения органолепти-ческой оценки.

35. ГОСТР 50779-10-2000 (ИСО 3534.1-93). Статистические методы. Вероятность и основы статистики. Термины и определения.

36. ГОСТ Р 51135-98. Изделия ликеро-водочные. Правила приемки и методы анализа; ГОСТ Р 52522-2006. Спирт этиловый из пищевого сырья, водки и изделия ликероводочные. Методы органолептического анализа.

37. ГОСТ Р 51144-98. Продукты винодельческой промышленности. Правила приемки и методы анализа.

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

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

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

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

42. ГОСТ Р 51698-2000. Водка и спирт этиловый. Газохроматографический экспресс-метод определения содержания токсичных микропримесей.

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

44. ГОСТ Р 51723-2001. Спирт этиловый питьевой 95 %-ный. Технические условия.

45. ГОСТ Р 51762-2001. Водка и спирт этиловый из пищевого сырья. Газохроматографический метод определения содержания летучих кислот и фурфурола.

46. ГОСТ Р 51786-2001. Водка и спирт этиловый из пищевого сырья. Газохроматографический метод определения подлинности.

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

48. ГОСТ Р 51823-2001. Алкогольная продукция и сырье для ее производства. Метод инверсионно-вольтамперо-метрического определения содержаниякадмия, свинца, цинка, меди, мышьяка, ртути, железа и общего диоксида серы.

49. ГОСТ Р ИСО 5725-1-2002 ГОСТ Р ИСО 5725-6-2002. Точность (правильность и прецизионность) методов и результатов измерений.

50. Грунина Г.С., Деменков Н.П. Пакет программ, реализующий метод анализа иерархий // Приборы и системы управления, 1996, № 6, с. 10-11.

51. Грунина Г.С., Деменков Н.П. Программный комплекс для проектирования нечеткого логического регулятора // Приборы и системы управления, 1997, №8.

52. Грунина Г.С., Деменков Н.П. Решение многокритериальных задач оптимизации и принятия решений в нечеткой постановке. Информационные технологии, 1998, № 1.

53. Гугучкина Т.И., Агеева Н.М., Гонтарева Г.Н. Влияние охратоксина А на органические кислоты вина. // Виноделие и виноградарство, 2004, № 6, с. 22.

54. Гугучкина Т.И., Агеева Н.М., Якуба Ю.Ф. Определение подлинности винодельческой продукции. // Партнеры и конкуренты, 2002, № 3, с. 25 28.

55. Дворкин В.И. Внутрилабораторный контроль качества химического анализа и компьютерная программа «рсоп1го1». // Партнеры и конкуренты, 2000, № 4, с. 30 -г- 39.

56. Дворкин В.И. Внутрилабораторный контроль точности результатов измерений по стандартам ГОСТ Р ИСО 5725-1-2002 и ГОСТ Р ИСО 5725-6-2002. // Партнеры и конкуренты, 2003, № 1, с. 26 39.

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

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

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

60. Дерффель К. Статистика в аналитической химии. М.: Мир, 1994. - 272 с.

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

62. Добровидов A.B., Кошкин Г.М. Непараметрическое оценивание сигналов. -М.: Наука. Физматлит, 1997.-336 с.

63. Додонкин Ю.В., Жебелева H.A., Криштафович В.И. Таможенная экспертиза товаров: Учебник. М.: «Академия», 2003. - 272 с.

64. Дуборасова Т. Ю. Сенсорный анализ пищевых продуктов. Дегустация вин: Учебное пособие. М.: Издательско-книготорговый центр «Маркетинг», 2001.-184 с.

65. Дунин С.А., Пивоваров Ю.В., Зенин В.А. Алгоритмы расчетов при исследовании жирно-кислотного состава. // Партнеры и конкуренты, 2003, № 2, с. 29-33.

66. Дюк В. Обработка данных на ПК в примерах. Петербург: СПб, 1997. -240 с.

67. Елизарова Л.Г. Экспертиза качества виноградных вин. Методическое руководство. М.: Автономная некоммерческая организация «Московская высшая школа экспертизы», 2001. - 51 с.

68. Елисеев М.Н. Экспертиза качества безалкогольных напитков. Методическое руководство МВШЭ. МР-018-2003-М. Автономная некоммерческая организация «Московская высшая школа экспертизы», 2003. 64 с.

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

70. Ивашкин Ю.А. Компьютерные технологии оптимальных решений в переработке биосырья. Доклады 3-й международной научно-технической конференции «Пища. Экология. Человек». М.: МГУПБ, 1999, с. 99 - 105.

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

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

73. Каган А.М., ЛинникЮ.В., Pao С. Характеризационные задачи математической статистики. М.: Наука, 1972.

74. Калмановский В.И. Продолжение легенды о градуировке. // Партнеры и конкуренты, 2004, № 2, с. 16-21.

75. Калмановский В.И. Продолжение легенды о неопределенности. // Партнеры и конкуренты, 2003, № 6, с. 35 39.

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

77. Каменцев Я.С., Комарова Н.В. Капиллярный электрофорез. Аппаратурное оформление и области применения. // Партнеры и конкуренты, 2002, № 1

78. Кантере В.М., Матисон В.А., Тихомирова О.И., Крючкова Ю.Б. Качество и безопасность продуктов питания: Монография. -М.: Издательский комплекс МГУПП, 2001.-398 с.

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

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

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

82. Карюхина Т.А., Чурбанова И.Н. Контроль качества воды: Учеб. для техникумов. 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Стройиздат, 1986. - 160 с.

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

84. Коробова JT.A. Математическое моделирование взаимодействия перерабатывающих предприятий молочной промышленности с внешней средой. Авто-реф. дисс. канд. техн. наук. Воронеж: ВГТА, 2002.

85. Корчагина Г.Т., Чередниченко B.C. Исследование фотометрических методов определения высших спиртов. // Производство спирта и ликероводочных изделий, 2001, № 2, с. 22.

86. Коснырева JI.M., Криштафович В.И., Позняковский В.М. Товароведение и экспертиза мяса и мясных товаров. Учебник для студ. вузов. М.: «Академия», 2005.-320 с.

87. Крамер Г. Математические методы статистики. М.: ГИИЛ, 1948.

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

89. Краснов А.Е., ВоробьеваА.В., Кузнецова Ю.Г. и др. Исследование зависимостей «состав свойство» водно-спиртовых смесей. // Производство спирта и ликероводочных изделий. 2005. № 2.

90. Краснов А.Е., Красуля О.Н., Большаков О.В., Шлёнская Т.В. Информационные технологии пищевых производств в условиях неопределённости. -М.: ВНИИМП, 2001. 496 с.

91. Краснов А.Е., Красуля О.Н., ВоробьеваА.В., Красников С. А., Кузнецова Ю.Г., Николаева C.B. Основы математического моделирования рецептур продуктов пищевой биотехнологии. М.: Издательство «Пищевая промышленность», 2006.

92. Краснов А.Е., Красуля О.Н., Красников С.А., Кузнецова 10.Г., Николаева C.B., Яньков В.Ю. Исследование свойств объектов пищевой биотехнологии на основе теории нечетких множеств. // Хранение и переработка сельскохозяйственного сырья, 2005, № 3.

93. Краснов А.Е., Крюкова И.П., Лебедев В.Г., ПанковаЛ.А., Краснова Т.Н. Основы формализации синдромной диагностики для автоматизированного ведения пациентов. // Медицинская техника, 1998, № 3, с. 20 + 26.

94. Краснова H.A. Новый подход к обработке результатов сенсорной оценки винодельческой продукции. // Виноделие и виноградарство. 2006. № 2. -с. 18-5-20.

95. Краснова H.A. Повышение селективности органолептических оценок винодельческой и ликероводочной продукции. // Тезисы II Международной научно-практической конференции «Актуальные проблемы науки и высшего образования», 11 мая, 2006 г.

96. Красуля О.Н., Краснова H.A., Иглицкий A.M. Новый подход к обработке результатов органолептической оценки мясопродуктов. // Мясная индустрия.2006. №5.-с. 21 -23.

97. Кричевский МЛ. Интеллектуальные методы в менеджменте. СПб.: Питер, 2005. - 304 с.

98. Крылова Г.Д. Основы стандартизации, сертификации, метрологии: Учебник для вузов. М.: Аудит, ЮНИТИ, 1998. - 479 с.

99. Кузнецов А.Г., Патраков H.H. Непараметрические методы оценки качества технологических систем. // Партнеры и конкуренты, 2003, № 12, с. 30-38.

100. Кузнецова Ю.Г. Разработка методов исследования фунциональпо-технологических свойств пищевых рецептурных смесей на основе Теории нечетких множеств. Автореф. дисс. канд. техн. наук. М.: МГУТУ, 2005.

101. Кузьмина Е.И., ПанасюкА.Л., Славская С.Л., Егорова О.С., Харламова Л.Н. Приготовление вин из красной рябины с повышенной биологической активностью. // Виноделие и виноградарство, 2006, № 2.

102. Купце У., Шведт Г. Основы качественного и количественного анализа / Пер. с нем. М.: Мир, 1997. - 424 с.

103. Кунце Х.-И. Методы физических измерений: Пер. с нем. М.: Мир, 1989. -216с.

104. Куратовский К., Мостовский А. Теория множеств. М.: Мир, 1970. -250 с.

105. Леоненков A.B. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzy tech. -СПб: БХВ Петербург, 2003.

106. Ломакин А.Л., Нейман В.Г. Решение экономико-статистических задач с помощью программы STATGRAPHICS Plus. М.: Моск. экон.-лингвист. ип-т, 2004.

107. Лунина Л.В. Разработка способов оценки качества и идентификации виноградных вин и винных напитков. Автореф. дисс. канд. техн. наук. Краснодар: МГТУ, 2005.

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

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

110. Малиновский JI.Г. Анализ статистических связей: Модельно-конструктивный подход. М.: Наука, 2002. - 688 с.

111. Методы технохимического контроля в виноделии. Под ред. В.Г. Гержиковой Семфирополь: «Таврида», 2002 г. - 260 с.

112. МИ 1317-86. ГСИ. Результаты и характеристики погрешности измерений. Формы представления. Способы использования при испытаниях образцов продукции и контроле параметров.

113. МиттангХ., Ринне X. Статистические методы обеспечения качества / Пер. с нем.; Под ред. Б.Н. Макарова. -М.: Машиностроение, 1995.

114. МуратшинА.М. Научно-технические обоснование системы обеспечения качества и безопасности алкоголесодержащей продукции из различных видов растительного сырья. Автореф. дисс. д. техн. наук. М.: МГУТУ, 2005.

115. МуратшинА.М. Система обеспечения качества и безопасности алкогольной продукции. М.: «Десногорск», 2005. - 138 с.

116. Надарая Э.А. Об оценке регрессии. // Теория вероятности и ее применения, 1964, т. 9, № 1, с. 157-158.

117. Налимов В.В. Теория эксперимента. -М.: Наука, 1971.

118. Научно-технический прогресс в спиртовой и ликероводочной отрасли промышленности. -М.: Пищевая промышленность, 2001. -256 с.

119. Нечаев А.П., Кочеткова A.A., Зайчев А.Н. Пищевые добавки. М.: Колос, 2002.

120. Никитин Б.Е. Синтез моделей выбора решений на основе экстраполяции нечетких экспертных оценок. Автореф. дисс. канд. ф.-м. наук. Воронеж: ВГТА, 2001.

121. Никитина М.А. Структурно-параметрическое моделирование и оптимизация системы адекватного питания. Автореф. дисс. канд. техн. наук. Москва: МГУПБ, 2002.

122. Никитина С.10., Порохова H.A., Боев А.И., Рудаков О.Б. Устройство для идентификации примесей в системах спиртового производства. // Производство спирта и ликероводочных изделий, 2002, № 4, с 32 — 33.

123. Николаева М.А. Идентификация как средство обнаружения фальсификации. // Пищевая промышленность, 2006, № 1, с. 6 8.

124. Николаева М.А., Лычников Д.С., Неверов А.Н. Идентификация и фальсификация пищевых продуктов. -М.: Экономика, 1996.

125. Нужный В.П. Токсичность алкогольной продукции и возможность ее оценки. // Производство спирта и ликероводочных изделий, 2001, №2, с. 16-17.

126. О состоянии и направлениях развития производства спирта этилового из пищевого сырья и ликероводочной продукции. М.: Пищевая промышленность, 2005.-424 с.

127. Органолептические методы оценок пищевых продуктов: Терминология / Отв. ред. Р.В. Головня. -М.: Наука, 1990.

128. ПанасюкА.Л., Жирова В.В., Михайлов И.О., Романюк Н.М., Никулина Е.А. Экстракция фенольных соединений из виноградных семян. // Виноделие и виноградарство, 2003, № 1.

129. Патент РФ №2231787. Измеритель качества воды. Опубл. 27.06.2004. Бюл. № 18.

130. Петров А.П., Помазанов В.В., Пресняков A.A., Пивоваров Ю.В., Зе-нин В.А. Проблемы органолептической и инструментальной оценки качества и подлинности алкогольной продукции. // Партнеры и конкуренты, 2001, №7, с. 36-41.

131. Пехтерева Н.Т. Экспертиза алкогольных напитков: Учебное пособие. -Белгород: «Кооперативное образование», 2000. 127 с.

132. Пивоваров Ю.В., Потапова Е.В., Пресняков A.A., Зенин В.А., Лели-ков Ю.А. Значение приведенного экстракта при оценке качества вин. // Партнеры и конкуренты, 2001, № 12, с. 27 31.

133. Пивоваров Ю.В., Пресняков A.A., Зенин В.А., Петров А.П., Помазанов В.В. Разработка комбинированной процедуры идентификации алкогольной продукции. // Партнеры и конкуренты, 2001, № 9, с. 26 34.

134. Позняковский В.М., Помозова В.А., Киселева Т.Ф., Пермякова J1.B. Экспертиза напитков. Качество и безопасность: учеб.-справ. Пособие. Новосибирск: Сиб. унив. изд-во, 2005. - 407 с.

135. Поляков К.В. Разработка моделей, алгоритмов и системы компьютерного мониторинга качества производства молочных продуктов. Автореф. дисс. канд. техн. наук. М.: МГУПБ, 2005.

136. Помазанов В.В., Петров А.П. Перспективы использования метода газовой хроматографии. // Партнеры и конкуренты, 2000, № 8, с. 21 27.

137. Помазанов В.В., Петров А.П. Проблемы контроля качества, подлинно-стиибезопасности алкогольной продукции. // Партнеры и конкуренты, 1999, № 2, с. 22 26.

138. Прогрессивные технологии и современное оборудование важнейшие составляющие успеха экономического развития предприятий спиртовой и ликероводочной промышленности. - М.: Пищевая промышленность, 2003. -280 с.

139. Производственный технологический регламент на производство водок и ликеро-водочных изделий. ПТР 10-122-99. Всесоюзный научно-исследовательский институт пищевой биотехнологии (ВНИИПБТ).

140. Протопопов И.И. Научно практические основы оптимизации технологий производства мясных и молочных продуктов / Автореф. дисс. д. техн. наук. -М.: МГАПБ, 1993.

141. Рабинович С.Г. Погрешности измерений. Л.: Энергия, 1978. - 262 с.

142. Рейх H.H., Тупиченков A.A., Цейтлин В.Г. Метрологическое обеспечение производства. М.: Изд. стандартов, 1987. - 247 с.

143. Родина Т.Г. Сенсорный анализ продовольственных товаров. Учебник для студ. высш. учеб. заведений. М.: Издательский центр «Академия», 2004. -208 с.

144. Руководство по выражению неопределенности измерения. / Пер. с англ. под ред. В.А. Слаева. СПб: ВНИИМ им. Д.И. Менделеева, 1999. (122)

145. Руководство по применению стандарта ИСО 9001:2000 в пищевой промышленности. / Пер. с англ. О.В. Замятиной. М.: РИА «Стандарты и качество», 2002.- 168 с.

146. Руннон Р. Справочник по непараметрической статистике. М.: Финансы и статистика, 1982.

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

148. Савчук С.А. К вопросу об идентификации природы этилового спирта. // Партнеры и конкуренты, 2005, № 1, с. 32 38.

149. Савчук С.А. К вопросу об идентификации природы этилового спирта. // Партнеры и конкуренты, 2005, № 3, с. 30 34.

150. Сагинов ЮЛ. Краснова H.A. Оценка результативности маркетинговых действий компании по разработке и продвижению торговой марки. // Пищевая промышленность. 2006. № 2. с. 32 - 33.

151. СанПиН 2.1.4.1074-01. Питьевая вода. Гигиенические требования к качеству воды централизованных систем питьевого водоснабжения. Контроль качества.

152. СанПиН 2.3.2.1078-01. Гигиенические требования безопасности и пищевой ценности пищевых продуктов.

153. Свидетельство на полезную модель №28400. Экспресс измеритель качества воды. Опубл. 20.03.2003. Бюл. № 8.

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

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

156. Скрябина Н.М. Комплексные исследования и разработка инновационных технологий и рецептур жировых продуктов нового поколения. Автореф. дисс. д. техн. наук. М.: МГУПП - МГУТУ, 2006.

157. Скуратовская О.Д. Контроль качества продукции физико-химическими методами. 2. -М.: ДеЛи принт, 2001. 141 с.

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

159. Средства и методы измерения показателей качества пищевой продукции. Новые стандарты для пищевой продукции. // Пищевая промышленность, 2006, № 2, с. 6 7.

160. Ступакова Р.К., Сергеев E.H. Контроль качества вина. // Виноделие и ви-ноградство, 2001, № 4, с. 15.

161. Сычев С.Н., Гаврилина В.А., Музалевская P.C. Высокоэффективная жидкостная хроматография как метод определения фальсификации и безопасности продукции / Учебное пособие. М.: ДеЛи принт, 2005. - 148 с.

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

163. Тильгнер Д. Органолептический анализ пищевых продуктов. М.: Пище-промиздат, 1962.

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

165. Тюрин Ю.Н., Макаров A.A. Статистический анализ данных на компьютере. / Под ред. В.Э. Фигурнова М.: ИНФРА, 1998. - 528 с.

166. Управление качеством. Учебник для вузов. / Под ред. С.Д. Ильенковой. М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 1998. 199 с.

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

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

169. Филатов O.K., Воробьева A.B., Краснова H.A., Муратшин A.M., Шмаков B.C. Идентификация спиртосодержащей продукции. // Пищевая промышленность, 2005, № 8. с. 48 - 49.

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

171. Холлендер М., Вулф Д. Непараметрические методы статистики. М.: Финансы и статистика, 1983. - 518 с.

172. Чепурной И.П. Идентификация и фальсификация продовольственных товаров. Учебник. М.: Изд. Дом «Дашков и К0», 2005. - 460 с.

173. Шаевич А.Б. Аналитическая служба как система. М.: Химия, 1981. -264 с.

174. Шепелев А.Ф., Мхитарян K.P. Товароведение и экспертиза вкусовых и алкогольных товаров. Учебное пособие. Ростов н/Д: издательский центр «МарТ», 2001.-208 с.

175. Шленская Т.В., Журавко Е.В. Санитария и гигиена питания. Учебное пособие для ВУЗов. М.: «Колос», 2004, 183 с.

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

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

178. Яньков В.Ю., Линник А.Ю. Объективная оценка качества шампанского. // Виноделие и виноградарство, 2006, № 1, с. 18 19.

179. Яшин Я.И., Яшин А.Я. Анализ пищевых продуктов и напитков хромато-графическими методами. Обзор. // Стандарты и качество, 2003, № 8.

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

181. Bertino М., Lawless Н.Т. Understanding mouthfeel attributes: a multidimensional scaling approach. // Journal of Sensory Studies, 1995, № 8, pp. 101-114.

182. Buchles B.P., Petry F.E. Query languages for fuzzy 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.

183. Cliff M., Heymann H. Descriptive analysis of oral pungency. // Journal of Sensory Studies, 1992, № 7, pp. 279 290.

184. Das K., Lambev A., Manchev S. Mathematical modeling of basic processes in the extraction of corn flour // Khranitelna Promishlenost, 1989, №38, v. 4, p. 26-29.

185. Dohnal M., Vystrcil G, Dohnalova G., et al. Fuzzy food engineering // J. of Food engineering, 1993, № 19, v. 2, pp. 171 201.

186. Dohus G. M. Using expert systems in agricultural models // Agricultural Engineering, 1985, v. 66, № 7, pp. 21 23.

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

188. Fuzzy logic // Food processing, 1991, v. 52, № 10, pp. 72 76.

189. ISO 10399:1991 «Сенсорный анализ. Методология. - Метод «дуо-трио».

190. ISO 11035:1994 «Сенсорный анализ. Идентификация и выбор дескрипторов для установления сенсорного профиля при многостороннем подходе».

191. ISO 4120:1983 «Сенсорный анализ. Методология. - Триангулярный метод».

192. ISO 4121:1987 «Сенсорный анализ. Методология - Оценка пищевых продуктов методами с использованием шкал».

193. ISO 5495:1983 «Сенсорный анализ. Методология. - Метод парного сравнения».

194. ISO 6658:1985 «Сенсорный анализ. Методология. - Общее руководство».

195. ISO 8587:1988 «Сенсорный анализ. Методология. - Метод ранжирования».

196. ISO 8588:1987 «Сенсорный анализ. Методология. - Метод «А» - «не А».

197. Krasnov А.Е., 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.

198. Levey S., Jennings E.R. // Am.J. Clin. Pathol., 1950, v. 20, pp. 1059 1066.

199. Nisch P. PD Programm fuen die Polynomia lkoeffizienten berechnung // Fleischwirtschaft, 1993, № 73, v. 12, pp. 1384 - 1385.

200. Numers C. von, Nakajima M., Asama H. Endo J. A knowledge based system using fuzzy bioprocesses.// J. of Biotechnology, 1994, v. 34, № 2, pp. 109 118.

201. Pedrycz W. Fuzzy sets in pattern recognition: methodology and methods. Pattern recognition, 1990, № 1/2, v. 23, pp. 121 + 146.

202. Piggott J.R., Harper R. Ratio scales and category scales for odour intensity. // Chemical Senses and Flavour, 1975, № 1, pp. 507 516.

203. Pokorny J., Davidek J., Prnka V., Davldkova E. Nonparametric evaluation of graphical sensory profiles for the analysis of carbonated beverages. // Die Nahrung, 1986, №50, pp. 151 159.

204. Popper R., Heymann H. Analysing differences among products and panelists by multidimensional scaling. In T. Naes and E. Risvik, eds. Multivariate analysis of Data in Sensory Science. //Elsevier Science, Amsterdam, 1996, pp. 159 184.

205. Qannari E.M., Halliday J.H. MacFie. Performance indices and isotropic scaling factors in sensory profiling. // Food Quality and Preference, 1999, № 10.

206. Ramsay J.O. Maximum likelihood estimation in multidimensional scaling. // Psychometrika, 1977, № 42, pp. 241 266.

207. Resurrección A.V.A. Consumer sensory testing for product development. // The University of Georgia, An Aspen Publication, 1998.

208. Risvik E. McEwan J.A., Colwill J.S., Rogers R., Lyon D.H. Projective mapping: a tool for sensory analysys and consumer research. // Food Quality and Preference, 1994, № 5, pp. 265 269.

209. Rohli C.S., Leuthesser L. Produjct positioning: a comparison of perceptual mapping techniques. // Journal of Product and Brand Management, 1993, №2, pp. 10-19.

210. Rousseeuw P.J., van Aelst S., Rambali P.J., Smeyers-Verbeke P.J. Deepest regression in analytical chemistry // Analytica Chimica Acta, 2001, v. 446, Is. 1 2, pp. 243 -253.

211. Shewhart W.A. (Deming W.E., ed.). Statistical method for the view point of quality control. Pennsylvania: Lancaster Press, 1939.

212. Surmacka A. Szczesniak. Sensory texture profiling-historical and scientific perspectives // Food Technology, 1998, v. 52, № 8.

213. Theil A. // Proc. k. Ned. Wet. Ser. A., 1950, v. 53, p. 386.

214. YanX., HeW., Sun K. Application of microcomputer operated fuzzy mathematics to sensory appraisal of foods // Food Science China, 1995, №2, v. 16, pp. 5 9.

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

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