336 / 632
Line Plot (111 2v*11c)
Y1 = 224,5016+0,9229*x-0,0132*xA2
246
244
♦\*
242
240
д
в
238 о
о
X
236
ю
о 234
о
•8
232
о 230
228
226
10
15
20
25
30
35
40
Содержание пищевых волокон в смеси, %
Рисунок 1-Влияние количественного содержания пищевых волокон на
водопоглащающую способность композиции
Аналогичный анализ влияния каждого фактора выполнен для жиропог-
лащающей способности, набухаемости композиции и степени пенетрации.
Однако, для определения оптимальных соотношений компонентов необхо
димо выполнить учет межфакторных взаимодействий. Приложение Neural
Network’s обеспечивает возможность выявить оптимально значение факто
ров в 3D пространстве при варьировании визуально невидимыми фактора
ми. На рис.2 представлена оптимизационная модель между пищевыми во
локнами и пектином, что позволило установить содержание метилцеллюло-
зы и карбоксиметилцеллюлозы в смеси
246.738
227.594
Рисунок 2- Оптимизация водопоглащающей способности композиции в
зависимости от содержания в смеси метилцеллюлозы и карбоксиметилцел-
люлозы
332
Научная электронная библиотека ЦНСХБ