Содержание к диссертации
Введение
1 Анализ методов и алгоритмов для разработки рецептур и оценки качества пищевых продуктов 10
1.1 Методологические подходы оценки качества продуктов питания 10
1.1.1 Квалиметрические модели 14
1.1.2 Аналитические модели 21
1.2 Информационно-технологические аспекты разработки пищевых продуктов . 24
1.2.1 Разработка рецептур продуктов питания на основе парциальных качеств отдельных компонентов 27
1.2.2 Моделирование аминокислотной сбалансированности 29
1.2.3 Моделирование биологической ценности белков 31
1.3 Алгоритмы оптимизации нутриентного состава поликомпонентных продуктов 34
1.3.1 Алгоритм оптимизации пищевых рационов на основе интегрального критерия 34
1.3.2 Алгоритм оптимизации рецептурных смесей в среде электронной таблицы Microsoft Excel 38
1.3.3 Алгоритм моделирования рецептур с использованием матрицы коэффициентов влияния на функцию ошибок 40
1.3.4 Алгоритм моделирования рецептур на основе минимизации значения коэффициента различия аминокислотного скора 44
1.3.5 Алгоритм поиска комбинации ингредиентов с заданными значениями соотношений отдельных нутриентов 50
Выводы 54
2 Математическое обеспечение программного комплекса «etalon» 56
2.1 Моделирование нутриентной сбалансированности пищевых рецептур 56
2.2 Разработка поликомпонентных продуктов целевого назначения 71
2.2.1 Формализация методики оптимизации рецептур продуктов питания 71
2.2.2 Моделирование рецептур с использованием рекурсии, развернутой в циклический алгоритм 75
В ы воды 81
3 Состав, структура и алгоритмы программного комплекса .83
3.1 Назначение, состав и логическая структура комплекса 83
3.2 Характеристика информационной базы данных 86
3.2.1 Структурная схема информационной базы данных 87
3.2.2 Технология доступа и организация обработки данных 92
3.3 Специфика построения специализированной базы данных 94
3.4 Обобщенный алгоритм разработки рецептур пищевых продуктов 97
3.4.1 Алгоритм моделирования компонентного состава 105
3.4.2 Алгоритм определения сбалансированности рецептур 107
3.5 Особенности программной реализации интерфейса пользователя 111
3.6 Обрабатываемая информация и единицы измерения входных данных 113
Выводы 115
4 Практическая реализация возможностей программного комплекса «etalon» 117
4.1 Проведение вычислительного эксперимента на основе детерминированного аминокислотного эталона 118
4.2 Разработка рецептур с применением алгоритма комплексного эталона 125
4.3 Проведение вычислительного эксперимента с поэтапным использованием алгоритмов детерминированного и комплексного эталона 130
Выводы 137
Общие выводы и заключение 138
Список литературы
- Информационно-технологические аспекты разработки пищевых продуктов
- Разработка поликомпонентных продуктов целевого назначения
- Структурная схема информационной базы данных
- Разработка рецептур с применением алгоритма комплексного эталона
Введение к работе
Поиск и разработка эффективных численных методов, математических моделей, алгоритмов и реализация новейших информационных технологий в виде комплексов проблемно-ориентированных программ для решения задач оптимизации и проведения вычислительных экспериментов являются актуальными для различных сфер производственной деятельности, в том числе при создании новых пищевых продуктов [8,55,80,81,107].
Рацион питания человека ежедневно должен включать более шестисот взаимосбалансированных пищевых веществ (макронутриентов - белков, жиров, углеводов; микронутриентов - аминокислот, витаминов и эссенциальных минеральных веществ), что на практике невозможно достичь при употреблении в пищу обычных продуктов даже при их широком разнообразии. В связи с этим назрела необходимость моделирования и разработки рецептур продуктов питания нового поколения, сбалансированных по нутриентному составу (количественное содержание нутриентов в которых соответствует физиологическим потребностям организма)[38,48,71,75,76,98,115]. Данное направление является актуальной задачей, отвечающей государственной политике и концепции здорового питания населения [92,100,51]. Её решение практически недостижимо без математического моделирования, алгоритмизации и разработки комплексов программ, что определяется высокой трудоемкостью, необходимостью сокращения затрат рабочего времени, требованиями высокой точности расчетов и сходимости результатов с экспериментальными [7,10,25, 56,101,150].
Отечественными и зарубежными учеными (А.М.Бражников, Ю.А.Ивашкин, Г.И.Касьянов, А.Е.Краснов, Н.Н.Липатов, А.Б.Лисицын, Ю.Н.Нелепов, И.А.Рогов, Н.В.Тимошенко, Е.И.Титов, A.T.Diplock, A.Wollen и др.) разработаны основные методологические принципы и подходы математического моделирования качества и сбалансированности пищевых продуктов по основным макро- и микропитателным веществам.
Наиболее актуальной задачей на современном этапе развития данного научного направления является разработка и реализация алгоритмов, программных средств и баз данных, универсальных по отношению к любым видам макро-, микронутриентов пищевых продуктов (как ординарных - для взрослых здоровых людей, так и специализированных - для разных возрастных групп, рода деятельности, состояния здоровья). Обеспечение высокой эффективности процесса моделирования и гарантия возможности выбора оптимального ингредиентного состава рецептур могут быть реализованы при использовании корректного математического аппарата и точности программной реализации.
Целью работы является разработка эффективных алгоритмов оптимизации пищевых рецептур и создание программного комплекса для разработки и оценки качества нутриентносбалансированных поликомпонентных продуктов питания на основе вычислительного эксперимента.
Для достижения поставленной цели сформулированы следующие основные задачи:
Провести анализ существующих методологических подходов, методов и алгоритмов разработки и оценки качества поликомпонентных пищевых продуктов, обобщить и систематизировать этапы оптимизации рецептур.
Разработать алгоритмы критериальной оценки нутриентной сбалансированности и пищевой ценности рецептурных композиций.
Разработать математическое обеспечение и алгоритмы моделирования поликомпонентных композиций, позволяющие оптимизировать рецептуры в соответствии со спецификой методологической схемы их разработки.
Разработать комплекс программ и базу данных ингредиентного и нутриентного состава рецептур, физиологических норм питания, обеспечивающих эффективную реализацию процесса моделирования, качественной оценки и разработки поликомпонентных пищевых систем.
7 5. Сравнить результаты вычислительного и натурного экспериментов,
реализовать практические возможности разработанного программного
продукта в научной и производственной деятельности.
Методы исследования. При выполнении диссертационной работы
использовались методы системного анализа, математического моделирования,
оптимизации, математического программирования, теории алгоритмов,
объектно-ориентированного подхода (анализ, проектирование,
программирование), проектирования и реализации реляционных баз данных.
Научная новизна:
Предложена методика оптимизации пищевых поликомпонентных смесей, отличающаяся универсальностью математического обеспечения для разработки продуктов питания с заданным нутриентным составом любого вида.
Разработаны алгоритмы оценки нутриентной сбалансированности рецептурных композиций, отличающиеся возможностью использования детерминированных и комплексных эталонов, с применением функции желательности Харрингтона и принципа снижения ограничений на отдельные виды нутриентов.
Разработан алгоритм моделирования рецептур с использованием рекурсивного цикла и операции отбора элементов, обеспечивающий получение широкого набора наиболее сбалансированных рецептур.
4. Разработан программный комплекс, включающий информационную и
специализированную базы данных, оригинальные алгоритмы моделирования
новых видов нутриентносбалансированных рецептурных композиций и
критериальной оценки пищевой ценности продуктов питания.
Практическая значимость работы. На базе предложенных математических выражений и рекурсивного цикла разработан алгоритм моделирования поликомпонентных смесей, обеспечивающий получение необходимого набора вариантов их состава, что позволяет разрабатывать изделия с заданными свойствами и наивысшим совокупным качеством готового продукта.
8 Разработаны алгоритмы, реализующие количественный и качественный
анализ сбалансированности макро- и микронутриентного состава различных
видов пищевых систем, критериальную оценку существующих рецептур.
На основе созданных алгоритмов разработан специализированный /
программный комплекс «Etalon», позволяющий получать
нутриентносбалансированные пищевые продукты нового поколения, проводить аналитическую оценку рационов питания различных социальных групп населения и их корректировку.
Разработанный программный комплекс «Etalon» используется в учебном процессе и научно-исследовательской работе аспирантов и студентов СевКавГТУ, ФГУП НИИКИМ (г. Ставрополь), является победителем конкурса по инновациям комитета Правительства Ставропольского края по государственному заказу и ценовой политике, на его основе созданы и / внедрены в производство новые виды пищевых продуктов (Приложение А), подана заявка на патент. На разработанный программный комплекс получено свидетельство об официальной регистрации № 2005610751 (Приложение Б).
Апробация работы. Основные положения диссертации были доложены на 2-ой Всероссийской НТК «Современные достижения биотехнологии» (г.Ставрополь, 2002г.), международной НПК «Пища. Экология. Качество» (г.Новосибирск, 2003г.), восьмом международном молодежном форуме «Радиоэлектроника и молодежь в 21 веке» (г.Харьков, 2004г.), Всероссийской НТК «Высокоэффективные пищевые технологии, методы и средства для их / реализации» (Москва, 2004г.), VIII, IX региональных НТК «Вузовская наука -Северо-Кавказскому региону» (г.Ставрополь, 2004г., 2005г.), первой международной НТК «Инфотелекоммуникационные технологии в науке, производстве и образовании» (г.Ставрополь, 2004г.), межрегиональной научной конференции «Студенческая наука - экономике России» (г.Ставрополь, 2005г.), VI международной НПК «Компьютерные технологии в науке, производстве, социальных и экономических процессах» (г.Новочеркасск, 2005 г.), IV международной НК студентов и молодых ученых «Живые системы и биологическая безопасность населения» (г.Москва, 2005г), II Всероссийской
9 выставке-ярмарке ИННОВ-2005 (г.Новочеркасск, 2005г.), Всероссийских
конкурсах инновационных проектов аспирантов и студентов по приоритетным направлениям развития науки и техники: «Информационно-телекоммуникационные системы» (г.Москва, 2005г.), «Живые системы» (г.Вятка, 2005г., г.Киров, 2006г.); VI международном салоне инноваций и инвестиций Всероссийского выставочного центра (г.Москва, 2006г.), второй международной НТК «Инфокоммуникационные технологии в науке и технике» (г.Ставрополь, 2006г.). Результаты работы отмечены медалью, 4-мя дипломами конференций и выставок регионального, всероссийского и международного уровня.
Положения, выносимые на защиту:
Алгоритмы оценки нутриентной сбалансированности рецептурных композиций, использующие мультипликативный тип квалиметрическои модели качества с преобразованием расчетных показателей в шкалу желательности.
Методика оптимизации рецептур, построенная на основе универсального по отношению к ингредиентному и нутриентному составу пищевых продуктов математического обеспечения.
Алгоритм моделирования рецептур с использованием рекурсивного цикла и операции отбора элементов.
Программный комплекс с реляционными базами данных, позволяющий реализовать процесс моделирования и оценки качества различных групп поликомпонентных пищевых продуктов нового поколения.
Результаты вычислительного эксперимента по оптимизации пищевых рецептур и разработке нутриентносбалансированных продуктов питания.
Публикации. По теме диссертационной работы опубликовано 20 печатных работ, в том числе 4 в научных журналах из перечня ВАК РФ.
Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, общих выводов и заключения. Содержит 139 страниц, 18 таблиц, 27 рисунков, 11 приложений. Список литературы содержит 165 наименований.
Информационно-технологические аспекты разработки пищевых продуктов
Современные тенденции и перспективы совершенствования качества и технологий поликомпонентных продуктов питания, в том числе специализированных, связаны с использованием информационных технологий, основанных на методологии оценки нутриентной и технологической адекватности сырья и готовой продукции [7,10,11,146,156]. Данному направлению уделяют внимание ведущие ученые России и зарубежных стран, признанных лидерами в производстве пищевых продуктов.
Анализ известных технологий и принципов разработки поликомпонентных продуктов питания свидетельствует о том, что прогнозирование ингредиентного состава рецептуры, свойств комплексных смесей и качественных характеристик готового продукта без знания и учета нутриентного содержания сырья, его физико-химических характеристик представляется достаточно сложным [58,89,90].
Квалифицированные специалисты определяют состав компонентов в рецептуре и их соотношение интуитивно или эмпирически и даже профессионалам требуется рутинный период предварительных модельных опытов. При этом нет уверенности в том, что создаваемый пищевой продукт будет обладать качественно наилучшими характеристиками, а выбранные способы и параметры технологической обработки обеспечат требуемый уровень адекватности рецептуры.
В связи с этими обстоятельствами очевидна актуальность вопроса о формировании единых общедоступных баз данных доминантных дифференциальных показателей и нутриентного состава основных видов сырья животного и растительного происхождения, технологических добавок и вспомогательных материалов, формирующих совокупное качество продукта. Эта информация должна существенно повысить уровень объективности и достоверности при оценке взаимосвязей состава, структуры и свойств пищевых композиций, обеспечить возможность направленного регулирования качественных свойств продукта в целом, позволить существенно рационализировать процесс разработки новых и совершенствования традиционных рецептур и технологий за счет использования ЭВМ.
Наличие таких баз данных является непременным условием для создания эффективного алгоритмического обеспечения, включающего в себя разработку комплекса моделей и критериев, построенных на основе математических подходов к количественной оценке комплексного влияния дифференциальных параметров на интегральные показатели качества пищевых продуктов. В развитии информационной составляющей процесса совершенствования качества продуктов питания существует проблема разночтения терминов и определений, используемых в компьютерных технологиях и пищевом производстве. Большую работу в этом направлении провел академик РАСХН Липатов Н.Н. и его ученики, которые сформулировали основные определения, касающиеся различных информационно-технологических аспектов данного научного направления. Анализ работ данных авторов [63,64,66], а также справочной и энциклопедической литературы позволил выявить взаимосвязи между следующими основными определениями. С точки зрения теории сбалансированного питания, приминительно к компьютерным технологиям термины - моделирование нутриентной сбалансированности, оптимизация, как процесс приведения рецептуры в наилучшее состояние, проектирование пищевых продуктов, а также сочетание понятий моделирование состава рецептуры и ее оптимизация, как процесс выбора наилучшего варианта из возможных, означают одно и тоже - разработку рецептур пищевых продуктов.
Таким образом, разработка рецептур пищевых продуктов - процесс создания предпочтительных рецептур и (или) структурных свойств этих продуктов, обеспечивающих задаваемый уровень их адекватности метаболической специфике детерминированных групп потребителей.
Разработка поликомпонентных продуктов питания, основанная на вышеизложенных принципах и информационно-технологических аспектах позволяет значительно сузить диапазон первоначальных вариантов рецептур, остановиться лишь на нескольких конкретных композициях, предложить основные этапы технологического процесса и обеспечить необходимый уровень достоверности полученных результатов и унифицированности их представления.
Разработка поликомпонентных продуктов целевого назначения
Оценка различных вариантов соотношений компонентов, входящих в состав разрабатываемого пищевого продукта с позиции сбалансированности нутриентного состава их композиций в случае, когда известны набор этих компонентов и содержание в каждом из них пищевых веществ, связана либо с экспериментальным определением нутриентных составов композиций [124,126,159,160,162,163], соответствующих различным соотношениям ингредиентов, либо с моделированием этих составов с помощью математических методов [63]. Последний подход представляется наиболее эффективным и максимально соответствующим целям оптимизации продуктов питания.
Как отмечалось ранее, моделирование нутриентной сбалансированности занимает одно из центральных мест в методологической схеме разработки поликомпонентных пищевых продуктов, однако его результат не гарантирует наивысшего качества готового продукта питания (рисунок 2.3) [32,84,119]. Полученную в результате моделирования рецептуру необходимо оценивать с точки зрения ее органолептических, физико-химических и других важнейших показателей, определяющих совокупное качество пищевого продукта. Причем возможна ситуация когда максимально сбалансированная рецептура может и не обладать наилучшими значениями данных показателей (например, иметь невысокие органолептические свойства), в то время как другие менее сбалансированные варианты смеси могут обладать близкими к ним характеристиками [12].
Таким образом, технологу для разработки высококачественных поликомпонентных продуктов питания требуется не одна, а некоторая группа оптимально-сбалансированных рецептур. Следовательно, алгоритм поиска оптимальной рецептурной смеси методами выпуклого программирования (рисунок 2.1), алгоритмы описанные в разделе 1.3, а также другие вышеуказанные математические методы оптимизации не полностью удовлетворяют поставленной цели и могут быть эффективно применены только в тех случаях, когда критерий сбалансированности является необходимым и достаточным условием разработки рецептурной смеси.
Для того чтобы получить достаточно широкий набор вариантов состава рецептурной композиции, предлагается разделить процесс ее оптимизации на два этапа [12]. Первый - моделирование рецептуры как определение всех возможных вариантов количественного соотношения входящих в нее ингредиентов. Второй - качественная оценка и выбор нескольких наиболее оптимальных ее вариантов.
Процесс оптимизации поликомпонентных композиций состоит в нахождении из всего множества возможных вариантов компонентного содержания исследуемого комплекса ингредиентов наиболее оптимальных рецептур, сбалансированных по нутриентному составу. При этом исследователем для каждого компонента рецептуры предварительно формируются возможные значения его массовой доли в готовом продукте. Представим их в виде векторов с различным количеством элементов: Mj(mn,mj2,-,mjn), (2.36) где Мj - вектор возможных массовых долей компонента j; т ,Шр границы интервала количественного содержания ингредиента/ в рецептуре.
С учетом (2.36) задача первого этапа моделирования решается с помощью поиска возможных вариантов сумм, с участием всех элементов векторов: Si=m]k+m2i+...+mzn, (2.37) где Si - вариант /-ой суммы атрибутов из всех векторов; ид- к-ът атрибут вектора М\ массовых долей первого компонента; /«2/ - атрибут с индексом /, принадлежащий вектору М2 , т2П - атрибут п вектора М2\ z - количество векторов.
При составлении рецептурных смесей состоящих из двух, трех ингредиентов решение задачи представляется довольно простым и заключается в обыкновенном переборе различных вариаций компонентного состава пищевого продукта. Однако такой подход является не целесообразным для моделирования поликомпонентных рецептур состоящих из большего количества компонентов при довольно широких интервалах их процентного содержания с точки зрения производительности и рационального использования системных ресурсов компьютера [79,134,154].
Для решения поставленной проблемы нами предложено использовать рекурсию развернутую в цикл, включающую операцию отбора элементов. Известно, что рекурсия - это такая организация алгоритма решения задачи, при которой процедура обращается к самой себе [77]. Под рекурсивным циклом автор понимает такую структуру алгоритма, в которой массив результатов операции, реализованной в теле цикла, обращается при ее выполнении к своим собственным значениям. При этом прямой и обратный ход цикла описывают рекурсивную схему решения задачи.
Структурная схема информационной базы данных
В разработанном программном комплексе обмен данными между информационной базой (в SQL Server 2000) и пользовательской программной средой «Etalon» осуществляется через ODBC (Open Database Connectivity -открытое соединение с базами данных) драйвер. Для этого в операционной системе предварительно создается источник данных ODBC, связь с которым реализуется посредством организации набора специальных классов.
Начиная с версии Visual C++ 1.5, Microsoft комплектует библиотеку MFC (Microsoft Foundation Classes) набором классов, инкапсулирующих функциональные возможности ODBC. Обобщенно эти классы называются классами баз данных MFC [4]. При организации доступа к данным в разработанном программном продукте использовались основные классы баз данных - CDatabase и CRecordset. Объекты первого класса используются для подключения к источнику данных, объекты класса CRecordset представляют программной среде набор записей, возвращенных из источника данных. В программном комплексе «Etalon» используется динамический (dynaset) тип возвращаемого набора записей, поддерживающий двунаправленную прокрутку и синхронизацию состояния с модификациями, сделанными другими пользователями источника данных [4, 35,105].
В программном продукте реализован модуль подключения к информационной базе данных, состоящий из пяти классов производных от CRecordset.
Для каждого отдельного подключения к таблице базы данных обычно используют отдельные классы и наборы возвращаемых данных, что упрощает логику организации программного кода. Однако в процессе функционирования разработанного программного продукта приложение должно организовывать работу с достаточно широким комплексом таблиц и представлений. В данном случае вышеописанный подход приводит к наличию избыточного программного кода неоднократно дублирующего одни и те же строки подключения к базе данных. Исходя из этого, в программном комплексе методы наследуемых от CRecordset классов реализованы таким образом, что каждый из них используются для организации обработки информации из нескольких таблиц или представлений. Для этого в классах баз данных вводится дополнительная целочисленная переменная, от значения которой зависит выбор определенного набора возвращаемых данных. Таким образом, программный код приложения избавлен от избыточного дублирования строк, логика организации его исполнения сохранена в достаточно простом виде, а конечный программный продукт не перегружен дополнительным размером исполняемого файла.
Применение в программном комплексе классов баз данных MFC для организации доступа к информационной базе данных обусловлено наличием следующих преимуществ данной технологии [4, 35,110]: 1) высокая эффективность разработки программных средств; 2) надежность и простота реализации процесса обработки данных на основе технологии «клиент/сервер»; 3) наличие достаточно небольшого и несложного программного кода, обеспечивающего выполнение основных действий по организации доступа к базе данных; 4) возможность создания единого базового кода, способного взаимодействовать с базами данных различного типа.
Последнее преимущество позволяет при переносе информационной базы данных из SQL Server 2000 в любую другую СУБД использовать клиентское приложение без его модернизации и внесения каких-либо дополнительных изменений.
Специализированная база построена на основе однофайловой модели базы данных (flat database model) в программной среде Microsoft Access 2002, в основе которой лежит процессор Jet (Jet engine) [4,26,33,53]. Выбор данного приложения обусловлен, прежде всего, локальным характером проектируемой базы, требованиями простоты и надежности ее функционирования, а также широкой популярностью данного программного продукта среди профессиональных и начинающих пользователей баз данных. Разработанная база данных включает одну таблицу - «summa», обеспечивающую поддержку процесса моделирования состава пищевых продуктов питания.
Специфика специализированной базы данных заключается, прежде всего, в ее назначении: таблица базы данных спроектирована для расширения возможностей алгоритма моделирования. Она используется как временное хранилище промежуточных данных процесса поиска всех возможных сумм массовых долей компонентного состава разрабатываемой рецептуры и включает в себя пять целочисленных атрибутов, описание которых представлено в таблице ЗЛО.
Разработка рецептур с применением алгоритма комплексного эталона
Анализ рассчитанных на программном комплексе «Etalon» критериев нутриентой адекватности состава различных существующих консервированных пищевых композиций, выпускаемых современной промышленностью, показал низкую сбалансированность большинства из них. В связи с этим, разработка рецептур мясорастительных консервов осуществлялась на основе принципа сбалансированности, прежде всего, аминокислотного и жирнокислотнго составов, за счет комбинирования свойств растительного и мясного сырья. Основу новых рецептурных композиций «Баранина обеденная» и «Ставрополочка» составляли мясные компоненты - баранина и говядина соответственно. Подбор растительных ингредиентов новых видов консервов осуществлялся непосредственно во время компьютерного моделирования их составов (Приложение К, таблица К.4) из сформированной информационной базы данных, доступ к которой реализуется на основе технологии, описанной в разделе 3.2.2. Процесс комбинирования компонентов основывался на анализе данных информационной базы об их химическом составе и рассчитываемой степени сбалансированности, полученных при моделировании вариантов рецептурных смесей.
Для работы инструмента «Проектирование» программного комплекса «Etalon» использовался введенный в базу данных детерминированный эталон (см. раздел 3.4.2), включающий нормы физиологических потребностей организма человека по аминокислотному и жирнокислотному составу (Приложение И). Таким образом, для выбранных видов нутриентов в процессе моделирования и оценки сбалансированности виртуальных рецептур, в качестве критериев пищевой адекватности применялись частные и обобщенный показатели желательности, преобразованные в безразмерную шкалу на основе двустороннего ограничения (формулы 2.20, 2.21, рисунок г). Модуль, реализующий алгоритм оценки (рисунок 3.7), на данном этапе разработки функционировал без вызова подпрограммы расчета интегрального критерия пищевой адекватности (рисунок 3.8), работающей только при использовании комплексного эталона. Графические номограмные аналоги мультипликативных моделей частных функций желательности аминокислотного и жирнокислотного составов мясорастигельных консервов, построенные в программном f комплесе «Etalon» (рисунки 4.8, 4.9), свидетельствуют о высокой степени сбалансированности и пищевой адекватности разработанных рецептур по этим основным видам нутриентов. При этом критерии желательности рецептур «Баранина обеденная» и «Ставрополочка» по незаменимым аминокислотам равны значениям 0,85 и 0,88, по жирнокислотному составу 0,96 и 0,83 соответственно. Обобщенные показатели желательности составили 0,89 и 0.86 дол.ед, что соответсвует оценке «отлично» (см. раздел 2.1).
Задачей второго этапа разработки рецептур являлось обогащение консервов витаминами и минеральными веществами, обеспечение сбалансированности составов по данным видам нутриентов. Одной из наиболее разумных и эффективных мер, позволяющих решить данную проблему, является дополнительное введение в состав продуктов питания и в частности консервов полноценных витаминно-минеральных премиксов [1,116], что соответствует рекомендациям Главного государственного / санитарного врача Российской Федерации [92].
На сегодняшний день на российском рынке представлен широкий ассортимент различных обогащающих добавок, производством и реализацией которых занимаются такие предприятия как «Сентоза факторинг», «АртЛайф», «Валетек-Продимпекс», «Хофман Ля Рош» и др. [1,22,27,102] Кроме того, многие из них ведут разработку премиксов на основе частных требований заказчика, что позволяет создавать обогащающие смеси для конкретного вида пищевого продукта, и обеспечивать его максимально сбалансированным витаминно-минеральным составом.
Оптимизация осуществлялось на основе комплексного эталона и с учетом ингредиентного состава, полученного на предыдущем этапе (Приложение К, таблица К.4). При этом в модуле оценки сбалансированности осуществлялся вызов подпрограммы расчета интегрального критерия пищевой адекватности (рисунок 3.8), главный цикл которой функционировал для трех детерменированных эталонов в составе комплексного (по жирным кислотам, витаминному и минеральному / составам).
Анализ результатов работы программы «btalon» позволил выбрать
наиболее оптимальные соотношения обогащающих премиксов (таблица 4.5), обеспечивающие высокую нутриентнуго сбалансированность виртуальных рецептурных композиций (рисунки 4.1 0, 4.11).
Достоверность результатов проведенного вычислительного эксперимента подтверждается высокой степенью сходимости расчетных и экспериментальных данных по аминокислотному, минеральному и витаминному составам мясорастительных консервов (таблица 4.6, Приложение Л). При этом анализ экспериментальных данных проводился с учетом коэффициентов потерь отдельных аминокислот при стерилизации [122]. Относительная погрешность для аминокислотного состава консервов «Баранина обеденная» и «Ставрополочка» в среднем составила соответственно 3,5% и 3,8% (рисунки 4.12, 4.13).
При разработке рецептур пищевых продуктов необходимо учитывать разрушение части витаминов в результате воздействия на них тепловой обработки. Поэтому детерминированный эталон витаминного состава корректировался с учетом возможных потерь, по данным литературы [124,126]. В соответствии с этим показатель рациональности витаминного состава для рецептур «Баранина обеденная» и «Ставрополочка» составил 0,63 и 0,71 при относительной погрешности расчетов 4,7% и 4,8%, показатель рациональности элементного состава - 0,80 и 0,72, при относительной погрешности в 3,4% и 4,1%, а нормированный интегральный критерий пищевой адекватности - соответственно 0,71 и 0,75, что соответствует оценке «хорошо».
