ЭлБиб

199 / 332

198
Применение некоторых видов белоксодержащих препаратов позволяет регу­
лировать функционально-технологические свойства (ФТС) продуктов питания. Об­
разование белковых дисперсных систем с заданными структурно-механическими
свойствами имеет первостепенное значение при производстве высококачественных
пищевых продуктов. Специалистами пищевой промышленности уделяется большое
внимание изучению и внедрению в производство способов идентификации сырья и
модификации его ФТС. В современной технологии главенствующую роль в регули­
ровании ФТС играют пищевые добавки, оказывающие влияние на характер взаимо­
действия компонентов пищевых систем и обеспечивающие качественные и количе­
ственные характеристики пищевых продуктов. Одним из основных функционально­
технологических показателей пищевых продуктов является гелеобразующая способ­
ность систем. Основными гелеобразователями считаются белки и углеводы. Однако
последнее время появилось большое количество публикаций, свидетельствующих о
высокой гелеобразующей способности жидких продуктов в присутствии карагина-
нов, агар-агара, хитозана и других химических компонентов.
Целью настоящей работы являлось создание многокомпонентной добавки на
основе пищевых волокон пшеничных отрубей, обладающей высокой гелеобразую­
щей способностью . В качестве компонентов помимо пищевых волокон использова­
ли карбоксиметилцеллюлозу (КМЦ), метилцеллюлозу (МЦ), агар-агар, хитозан
(марки БИО) и пектин. Исследование вели по пятиуровневому рандомизированному
плану, построенному на основе греко-латинских квадратов.
Анализ полученных данных вели с помощью стандартных методов обработки
результатов рандомизированных планов и с использованием пакета программ Statis-
tica Neural Networks (Статистические нейронные сети). Под нейронными сетями
подразумеваются вычислительные структуры, которые моделируют простые биоло­
гические процессы , обычно ассоциируемые с процессами человеческого мозга.
Адаптируемые и обучаемые, они представляют собой распараллеленные системы,
способные к обучению путем анализа положительных и отрицательных воздействий.
Элементарным преобразователем в этих сетях является искусственный нейрон, на­
званный по аналогии с биологическим прототипом. Искусственная нейронная сеть -
это набор нейронов, соединенных между собой. Как правило, передаточные функ­
ции всех нейронов в сети фиксированы , а веса являются параметрами сети и могут
изменяться. Анализ экспериментальных данных начинается с выбора архитектуры
сети. При обработке результатов изучения гелеобразующей способности лучшие ре­
зультаты были получены при обучении многослойного иерсептрона (MLP). Перво­
начальный анализ результатов исследований вели в ППП Statistic v.6 с целью выяв­
ления грубых ошибок и промахов, а также оценки линии регрессии. В качестве пока­
зателя, характеризующего гелеобразующую способность смеси, использовали сте­
пень степень пенетрации (у). Полученное уравнение регрессии имеет вид:
У= 21,133 - 0,180Х44~ 901,533 х24 + 5,639x i * x3*X4 - 0,025х ,*х ,*хз*х4 - 18,791х„ +
39,853 х2*х4 - 0,846xi *х3 + 24,430х42 + 274,262хг:Г;
где У - степень пенетрации, мм; .
xi - содержание карбоксиметилцеллюлозы , %;
Хг - содержание метилцеллюлозы , %;
х 3 - содержание пищевых волокон, %;
х 4- содержание пектина, %.
Поскольку пищевую многокомпонентную добавку предполагалось использо­
вать при производстве мясопродуктов, смесь предварительно подвергали тепловой
обработки до температуры 72°С, а затем определяли степень пенетрации.
Первоначальный визуальный анализ полученных результатов осуществляли
на «срезах» действующих факторов в натуральном выражении и функцией в 2D-
пространстве. На основании 2D графиков выявлены допустимые соотношения ком ­
понентов. Однако, при составлении рецептурных композиций необходимо учиты ­
вать явление синергизма, т.е. вести учет взаимного влияния каждого компонента на
ФТС смеси.
Программа Neural Networks дает возможность получить и проанализировать
результаты в ЗО-простр'анстве при изменяющихся значениях визуально невидимых
факторов, что позволяет учесть наличие всех межфакторных взаимодействий и про­
Сборник статей международной конференции
Научная электронная библиот ка ЦНСХБ