На даний час встановлено, що штучні нейронні мережі (ШНМ) забезпечують краще моделювання та прогноз щодо кількості мікроорганізмів в сировині та харчових продуктах. Тому їх можна використати для контролю безпечності харчових продуктів та оцінки мікробіологічного ризику. В цьому випадку ШНМ можуть бути використані як інформативні, швидкі та економічно ефективні засоби. Відповідно до Європейських вимог щодо безпечності харчових продуктів, основними мікробіологічними показниками є встановленя загальної кількості мікроорганізмів і кількості бактерій родини Enterobacteriaceae, так як вони найчастіше пов'язані з харчовими захворюваннями та отруєннями. Мета роботи - розроблення методу прогнозування кількості бактерій родини Enterobacteriaceae в сирому молоці під час його зберігання охолодженим та оцінити прогностичну спроможність ШНМ. Розробка методу складалася з 4-х етапів. На першому етапі проводили вивчення кількості ентеробактерій залежно від фізико-хімічного складу сирого молока, температури і часу зберігання за умов холодильника. На другому - формували базу експериментальних даних, отриманих у дослідних моделях. На наступному - вводили отриману базу даних до ШНМ. І на останньому - проводили оцінку ефективності способу прогнозування. Створена ШНМ складається з трьох шарів: вхідний шар (5 параметрів: температура зберігання молока (4; 6; 8 і 10 <^>oС); період зберігання молока (від 1 до 48 год); кислотність молока (17 - 20 %), вміст жиру (3,2; 3,6; 4,0; 4,5 %) і вміст білка (2,9; 3,0; 3,3 %) у молоці, прихованих шарів (із 30 нейронами) і вихідного шару (спрогнозоване число бактерій). Для навчання та оптимізації ШНМ використали 1200 експериментальних даних, які показали, що прогнозування має найбільший показник відхилення - 2,497 % (або 370 бактеріальних клітин в 1 млн). Таким чином, розроблений метод прогнозування може бути використано для прогнозування кількості бактерій із врахуванням комплексу перемінних умов навколишнього середовища в різних харчових продуктах. Також даний підхід, як штучний інтелект, може бути використаний під час оцінки мікробіологічних ризиків і для швидкого контролю за безпечністю харчових продуктів.

  Повний текст PDF - 908.498 Kb    Зміст випуску     Цитування публікації

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"