Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Современные методы инструментальной спецификации окраски напитков
1.1 Колористическая характеристика напитков
1.2 Области применения инструментальной спецификации окраски напитков
1.3 Инструментальная спецификация окраски пива и напитков
1.4 Способы и методы измерения окраски пива
1.5 Окраска пива и ее связь с антиоксидантной активностью .
1.6 Окраска апельсинового сока и ее связь с содержанием и свойствами каротиноидов Выводы по главе 1 .
Глава 2. Объекты и методы исследований
2.1 Объекты исследований
2.2 Методы исследований
2.3 Методы математико-статистической обработки данных
Глава 3. Колориметрический контроль качества пива .
3.1 Спецификация окраски пива
3.1.1 Влияние условий спецификации на окраску пива .
3.1.2 Влияние подготовки пробы пива на результат спецификации .
3.1.3 Красящая способность соединений пива и ее соответствие единицам цвета ЕВС .
3.1.4 Квантификация окраски пива в пространстве CIE L a b 3.2 Контроль окраски и мутности пива разных типов
3.3 Статистическая модель взаимосвязи колористических характеристик пива с его мутностью 3.4 Взаимосвязь окраски пива с его антиоксидантной активностью .
3.5 Статистическая модель взаимосвязи колористических характеристик пива с его окислительно-восстановительным состоянием
Выводы по главе 3 .
Глава 4. Спецификация окраски и идентификация вида соковой продукции Выводы по главе 4 .
Глава 5. Технология проектирования и алгоритм построения экспертной системы колориметрической идентификации напитков
5.1Термины и определения экспертной системы колориметрической идентификации продукции
5.2Проектирование экспертной системы колориметрической идентификации продукции
5.2.1 Формирование базы данных .
5.2.2 Формирование базы знаний
5.2.3 Процедура принятия логического решения о принадлежности идентифицируемой продукции к одному из классов .
5.3 Построение прототипа экспертной системы колориметрическойидентификации апельсиновой соковой продукции
5.4 Построение прототипа экспертной системы колориметрической идентификации яблочной соковой продукции
5.5 Построение прототипа экспертной системы колориметрической идентификации пива .
Заключение .
Список сокращений и условных обозначений Список литературы
- Инструментальная спецификация окраски пива и напитков
- Влияние условий спецификации на окраску пива
- Взаимосвязь окраски пива с его антиоксидантной активностью
- Процедура принятия логического решения о принадлежности идентифицируемой продукции к одному из классов
Введение к работе
Актуальность темы исследования. В последнее время становится все более актуальной
проблема недостоверной и вводящей в заблуждение потребителей маркировка пищевых продуктов. Поэтому основной задачей ассортиментной и квалиметрической идентификации напитков, готовых к употреблению, является определение видовой принадлежности напитка и его соответствия заявленному наименованию. В связи с этим, возникла необходимость введения дополнительных показателей качества напитков, определяемых экспресс-методами. Одним из таких показателей может выступать окраска напитков, инструментальная спецификация которой дает возможность выявления фальсификации.
Создание экспертных систем колориметрической идентификации позволит решать разнообразные задачи: идентификации, контроля, воспроизведения окраски пива и соковой продукции.
Цель и задачи. Цель диссертационной работы: разработка метода колориметрической идентификации, позволяющего повысить объективность и оперативность принятия решения при контроле качества напитков на этапах производства и товародвижения.
Для осуществления цели поставлены следующие задачи:
провести анализ существующих международных стандартов и методов спектроколори-метрического контроля окраски пива и соковой продукции для достижения гармонизации с национальными стандартами и методами;
определить перечень колористических характеристик пива и соковой продукции, позволяющих их идентифицировать и контролировать качество;
установить взаимосвязь цветовых характеристик пива с мутностью и антиоксидантной активностью;
сформировать базу данных колористических характеристик пива и соковой продукции и обосновать модели базы знаний, необходимые для проектирования прототипа экспертной системы их идентификации;
разработать прототип экспертной системы колориметрической идентификации пива и соковой продукции согласно ассортиментной принадлежности.
Научная новизна. Научно обоснована и экспериментально подтверждена возможность использования цветовых координат в системе CIEL*a*b* 1976 как экспресс-метод для идентификации и контроля качества соковой продукции и пива.
Предложены экспресс-метод измерения окраски пива и статистические модели взаимосвязи цветовых координат в системе CIEL*a*b* с мутностью, красящей способностью и антиоксидант-ной активностью соединений пива. Установлены количественные соотношения между светлотой L*(CIEL*a*b*) и ед. цвета ЕВС пива.
Сформирована база данных цветовых характеристик и база знаний – совокупность физико-химических и статистических моделей пива и соковой продукции. Разработана архитектура и прототип экспертной системы колориметрической идентификации пива и соковой продукции.
Теоретическая и практическая значимость работы. Разработана методика определения цветовых координат пива, исключающая процедуру разбавления образцов темного пива при про-боподготовке, в системе CIEL*a*b*, используемых в качестве базы данных для контроля качества пива и предложена градация пива по шкале цветовых координат. Разработана методика определения цветовых характеристик соковой продукции, используемых в качестве базы данных для применения в качестве экспресс-метода при идентификации и контроле качества соковой продукции, в режиме онлайн при производстве и в торговле. Введено понятие «красящая способность» соединений пива и использован соответствующий показатель Fs, определяемый по цветовым координатам системы XYZ CIE, значение которого прямо коррелируют с ед. цвета ЕВС (ГОСТ Р 51174).
Подготовлены методические рекомендации по проектированию экспертной системы колориметрической идентификации пива и соковой продукции (с использованием методов многомерной классификации). Материалы диссертационной работы используются в учебном процессе в лекционных курсах, при проведении практических занятий для студентов специальности «Товароведение», при организации научно-исследовательской работы студентов в РЭУ им. Г.В.Плеханова.
Методология и методы исследования. При решении поставленных задач применяли общепринятые и специальные методы исследования – физико-химические, колориметрические, статистические. Для анализа теоретических данных использовали методы регистрации, систематизации, обобщения материалов научных изданий, нормативных документов.
Положения, выносимые на защиту. Экспериментальные данные цветовых характеристик пива и соковой продукции и метода их измерения в зависимости от мутности.
База данных, которая содержит информационные образы – цветовые и иные характеристики пива и соковой продукции, и база знаний – совокупность физико-химических и статистических моделей, связывающих эти характеристики с их ассортиментной принадлежностью.
Алгоритм и концепция проектирования прототипа экспертной системы колориметрической идентификации пива и соковой продукции.
Степень достоверности и апробация результатов. Основные результаты и положения работы докладывались и обсуждались на научно-практических конференциях, конгрессе международного уровня: «Формирование механизмов управления качеством и повышение конкурентоспособности предприятий» (Днепропетровск, 2011,2012); «Ценности и интересы современного общества» (Москва,2011г.); «Экологическая, продовольственная и медицинская безопасность человечества» (Москва, 2011); «Актуальные проблемы потребительского рынка товаров и услуг» (Киров,
2012); «Экономика, государство и общество в XXI веке» (Москва, 2012); «Международные тенденции развития товароведения и подготовки бакалавров» (Москва, 2012).
Публикации. По материалам диссертации опубликовано 10 печатных работ, отражающих ее основное содержание, из которых 4 в журнале, рекомендованном ВАК РФ.
Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, 5 глав, заключения, списка литературы, включающего 160 источников, из них 113 иностранных, и приложений. Основная часть работы изложена на 123 страницах машинописного текста, включает 49 таблиц и 30 рисунков.
Инструментальная спецификация окраски пива и напитков
Цитрусовые индексы. Для характеристики окраски апельсинового сока, а также грейпфрутового, лимонного и других цитрусовых соков, используют один из цитрусовых индексов: CN (Citrus Number), CR (Citrus Red) и CY (Citrus Yellow). Апельсиновый сок в соответствии со значением индекса CN классифицируют на две категории OJ: «А» и «B» (USDA Standards for Grades of Orange Juice).
Красящая способность – мера способности красителя или их смеси придать цвет образцу. Понятие относительная красящая способность [16,45] часто используют для характеристики количества красителя в образцах, а также для установления различий между красящими соединениями. Относительная красящая способность красителя Fs – отношение красящей способности красителя образца к красящей способности стандарта. Для прозрачных образцов Fs вычисляется как отношение оптической плотности образца Do и стандарта Ds при одной длине волны или всей видимой области спектра.
Индекс красящей способности (strength index) применен для характеристики окраски пива [34]. Показано, что два показателя, характеризующие окраску пива: единицы цвета ЕВС и красящая способность Fs соединений пива, имеют сильную корреляцию и общую природу: способность сравнивать красящие соединения. Индекс потемнения BI (Browning index) используется для характеристики потемнения окраски плодов, овощей и напитков на их основе. В [119] рекомендован индекс BI, который связан с появлением коричневой окраски и рассчитывается с использованием следующего выражения:
Появление коричневой окраски происходит в результате ферментативных[70] и неферментативных окислений органических соединений. Неферментативное потемнение, в основном связанно с реакциями деградации углеводов, такими как реакции Майяра и карамелизации[138]. Результатом неферментативного потемнения является изменение окраски, формирование привкуса и потеря питательных веществ и рассматривается как основная причина ухудшения качества напитков. Неферментативное потемнение происходит в соковой продукции при технологической обработке [49,103,109,130,133,139]. В соковой промышленности индекс неферментативного потемнения BI или NEBI используют для контроля качества[129,151].
Выявление предпочтений потребителей. Окраска является важным атрибутом качества напитков и влияет на выбор и предпочтения потребителей. Почти каждый напиток имеет приемлемый диапазон окраски предпочтительный для потребителя. В свою очередь, окраска плодов, овощей и напитков на их основе, с одной стороны, зависит от состава и концентрации естественных пигментов[73,81,152] и определяется множеством факторов: природным сортом [116,117], степенью зрелости [118] и др., с другой стороны – формируется в условиях технологической обработки и хранения [53,83,103,130,133,139,159]. Но, несомненно, что внешний вид, в первую очередь окраска, напитков определенно влияет на потребительский спрос. Исследователи показывают [126], что окраска напитка в основном определяет восприятие потребителем аромата, вкуса и других характеристик. Изучена взаимосвязь предпочтения потребителей с цветовыми характеристиками апельсинового сока и показано, что цветовой тон hab и светлота L тесно коррелируют с предпочтением, а насыщенность Cab – не значимо [156]. Идентификация напитков. Разработана методика измерения цветовых характеристик и малых цветовых различий в системе CIEL a b с использованием спектроколориметрического метода для установления подлинности вин и обнаружения ассортиментной фальсификации. Выявлены критерии идентификации на основе цветовых характеристик, пригодные для подтверждения региональной принадлежности, срока выдержки и сортового состава виноматериалов молдавских, чилийских и бордоских сухих красных натуральных виноградных вин [36,100]. Изучена изменчивость окраски красного вина, произведенного из винограда, собранного на различных стадиях зрелости с использованием системы CIEL a b и установлено, что координаты L a b лучше определяют и позволяют более четко разграничить цвет красного вина [120,136]. Проведено измерение окраски пива стандартным методом в ед. ЕВС (ГОСТ 12789-87) и спектроколориметрическим методом в системе CIEL a b , показано, что, с одной стороны, расположение образцов пива по шкале ЕВС хорошо коррелирует со светлотой L пива и это используется для градации пива по типам, а, с другой, образцы пива с одинаковым значением ед. ЕВС имеют разные цветовые координаты в системе CIEL a b [34,35].
Колориметрический контроль при производстве. Окраска напитков тесно связана с условиями термообработки и может быть использована для прогнозирования соответствующего ухудшения качества в результате теплового воздействия. Цветовые координаты L , a , b и значения цветового различия Е, применены для оценки влияния термической обработки на потерю качества ананасового сока [139] и воздействия обработки импульсным электрическим полем по сравнению с тепловой обработкой на качество томатного [130], морковного [103] и апельсинового [83] соков. В [133] проведено сравнение значений цветового различия Е и цветовых координат (L , а , b ), чтобы определить качественные изменения яблочного сока в результате применения различных методов осветления.
Влияние условий спецификации на окраску пива
В Европейском союзе окраска апельсинового сока не нормируется стандартами, и считается, что окраска соков является характерной для фруктов, из которых они получены. В США показателю окраски апельсинового сока придается большая важность на законодательном уровне, и этот показатель используется в качестве критерия для коммерческой классификации апельсинового сока. Согласно данной классификации [154] апельсиновый сок «Категории А» практически без дефектов, имеет очень хороший цвет, обладает очень хорошим вкусом, и набирает не менее 90 баллов; «Категории В» - имеет хороший цвет, допустимый уровень дефектов, обладает хорошим вкусом, и набирает не менее 80 баллов. «Нестандартным» является апельсиновый сок, качество которого не соответствует требованиям «Категории B».
Многие исследования были проведены [126], чтобы стандартизировать спецификацию окраски сока, оценены многие инструменты и разработана цветовая шкала для классификации апельсиновых соков. Инструментальное измерение окраски этих напитков особенно сложно, потому что они являются полупрозрачными[82]. Окраска прозрачных напитков может быть установлена с помощью измерений спектра пропускания, непрозрачных - измерений спектра отражения, поведение света при инструментальном измерении полупрозрачного напитка более сложное [3,31,126]. Мутность апельсинового сока играет важную роль в его внешнем виде, что также является важным фактором, который необходимо учитывать при спецификации окраски [55]. Важность частиц в этом отношении двойная, поскольку они содержат пигменты каротиноиды [124] и определяют мутность сока.
Кроме своей очевидной связи с воспринимаемым качеством и выбором потребителей [126,156], инструментальное исследование окраски апельсинового сока особенно важно по нескольким причинам. Применение инструментальной колориметрии позволяет оценить содержание отдельных[121] и общих[122] каротиноидов, и предполагаемую активность провитамина А [127] в апельсиновом соке. Melendez-Martinez и др. [81] пришли к выводу, что, помимо традиционного количественного определения содержания общих каротиноидов с помощью спектров поглощения их экстрактов, также можно использовать для этой цели цветовые координаты (например, а CIEL a b ) вычисленные по спектру отражения апельсиновых соков и установили корреляцию этого параметра с уровнем содержания общих каротиноидов (r 0,85). Это имеет преимущество в том, что каротиноиды не извлекают, так что оценка является более быстрой и риск деградации или образования артефактов сведены к минимуму. В[127] Melendez-Martinez и др. исследовали корреляцию между цветовыми координатами и активностью витамина А (RAE - эквивалент активности ретинола) образцов апельсинового сока, в результате пришли к заключению, что независимо от фона, используемого для инструментальной спецификации окраски, цветовой тон hab CIEL a b лучше всего коррелировал с RAE образцов (r=-0,927 и r=-0,944 на белом и черном фоне, соответственно), и координата а CIEL a b (r=0,901 и r=0,905 на белом и черном фоне, соответственно). Также результаты не показали различий между значениями RAE, полученными при хроматографических исследованиях и вычисленными с помощью цветовых координат L , Cab , hab или L , a , b , что доказывает достоверность оценки активности витамина А в апельсиновых соках с помощью инструментальной спецификации их окраски, преимущества которой (скорость, неразрушающая способность, мобильность, и т.д.), делают из нее мощный инструмент в целях контроля качества в пищевой промышленности.
Хотя спецификация окраски апельсинового сока продолжает привлекать интерес [55,71,74,87,115,121,123,126,131], в тоже время мало внимания уделяется методологическим аспектам. Таким образом, для оценки окраски апельсинового сока должны использоваться рекомендуемые на международном уровне системы цветовой спецификации, например, такая система как CIEL a b Выводы по главе 1
Сегодня вопрос о необходимости дополнительных показателей качества напитков, определяемых общедоступными, экспрессными, чувствительными и надежными методами, остается открытым. Одним из таких показателей может выступать окраска напитков, объективная оценка которой дает возможность выявления фальсификации. Анализ обзора литературы показал, что цветовые характеристики широко используются в числе показателей качества напитков, потому что просто и быстро определяются и тесно коррелируют с другими показателями, наряду с содержанием биологически активных компонентов и вкусом. Кроме того, инструментальная спецификация окраски потенциально облегчает выявление предпочтений потребителей, идентификацию и контроль качества напитков в реальном времени во время технологических процессов обработки и при их хранении, а также оценку влияния условий хранения и упаковки на сохранение качества напитков.
Применяются различные методы спецификации окраски напитков, включая визуальные (субъективные) и инструментальные (объективные). Инструментальные методы имеют ряд преимуществ: точность, воспроизводимость и др. Но различия: в используемых приборах, колориметрических стандартах, методах измерения, технологии пробоподготовки образцов и представлении полученных значений по шкалам различных индексов, даже для одного напитка, не всегда позволяют сопоставить результаты. В связи с этим существует потребность в стандартизации, что улучшит согласованность и сопоставимость измерений.
Взаимосвязь окраски пива с его антиоксидантной активностью
Из рисунка 16 видно, что образцы хорошо разделяются по 1 ГК на светлое и темное следующим образом: с положительными значениями факторных весов - образцы светлого пива, а с отрицательными – темного пива.
Таким образом, в составе темного пива, во-первых, содержится больше водорастворимых антиоксидантов; во-вторых, с одной стороны, значения мутности Н90, связанные с коллоидными частицами, тесно связаны с цветностью, особенно с краснотой а : чем больше а , тем больше мутность Н90; с другой – координата красноты а тесно связана с редокс-потенциалом rH: чем больше а , тем ниже значения редокс-потенциала rH. Следовательно, красящие соединения и они же антиоксиданты находятся как в водорастворимом состоянии, так и в составе коллоидов, определяющих мутность Н90.
Выводы по главе 3
1. Инструментальная спецификация окраски пива имеет ряд преимуществ, во-первых, можно получить несколько цветовых характеристик в цветовой системе CIEL a b , во-вторых, произвести расчет полного цветового различия между образцами в координатах пространства E(L a b ) или цветового различия по одному из показателей (L, a, b, Н, С), с помощью которых можно объяснить природу цветового различия или связать с технологическими условиями производства и хранения. 2. Рекомендована методика спектроколориметрической градации пива по типам. При сравнении цветовых координат образцов пива с равными значениями единиц цвета ЕВС показано: цветовое различие E(L a b ) между образцами выше порога различения. 3. Введено понятие «красящая способность» красящих соединений пива и использован соответствующий показатель Fs, значения которого прямо коррелируют с единицами цвета ЕВС. Показано, что эти два показателя имеют, вероятно, общую природу: способность сравнивать соединения по красящей способности: слабая, сильная или равная. Поэтому, при равных значениях красящей способности или единиц цвета ЕВС, если разный состав красящих соединений, не всегда можно получить образцы пива с подобной окраской.
4. Рекомендована методика измерения мутности Haze (%) пива по стандарту ASTM D1003. Преимущество данного метода - использование оптической системы спектроколориметра Color i5, которая позволяет одновременно определять окраску и мутность. Установлено, что пиво имеет определенную мутность в единицах шкалы Haze, которая влияет на его окраску и взаимосвязана с цветовым различием Е(L a b ) образцов пива, измеренных при двух режимах пропускания TTRAN - общее пропускание с включением светорассеяния и RTRAN - направленное пропускание с исключением светорассеяния. Показано, что мутность Haze и соответствующее цветовое различие Е(L a b ) для светлого пива больше аналогичных показателей темного пива.
5. Проведено статистическое моделирование взаимосвязи цветовых координат (режим TTRAN), показателей мутности Haze (%) и Turbidity (Н90/Н25) образцов пива методом главных компонент. Показано, что коллоидные частицы, определяющие мутность Н90, по сути, являются красящими частицами: определяют цветность (a и b ) и снижают светлоту L , а значения мутности Haze (%) слабо прямо связано со светлотой L и слабо обратно с координатами цветности (a и b ).
6. Проведена оценка окислительно-восстановительного состояния, содержания водорастворимых антиоксидантов и цветовых координат пива разного типа. Для анализа пива использованы значения показателя объединенного редокс-потенциала rH, учитывающего активность протонов (рН) и электронов (Eh). Установлено, что пиво находится в восстановленном состоянии (rH 19), причем темное пиво характеризуется меньшими значениями объединенного редокс-потенциала (rH 12-14): более восстановленное, чем светлое (rH 14-15).
7. Изучена многомерная взаимосвязь цветовых координат CIEL a b , значений рН, rH, объемной доли спирта (% об) и экстрактивности начального сусла (%) методом главных компонент и получена двухмерная модель, которая описывает 92,42% от общей дисперсии. Показано, что восстановительная способность возрастает с увеличением цветности пива: с одновременным увеличением красноты а и желтизны b уменьшается значение объединенного редокс-потенциала rH.
8. Проведено определение содержания водорастворимых антиоксидантов (СА) – в образцах светлого и темного пива. Установлено, что в составе темного пива, во-первых, содержится больше по сравнению со светлым водорастворимых антиоксидантов; во-вторых, с одной стороны, значения мутности Н90, связанные с коллоидными частицами, прямо связаны с цветностью, особенно с краснотой а ; с другой – координата красноты а тесно связана с редокс-потенциалом rH: чем больше а , тем ниже значения редокс-потенциала rH. Следовательно, красящие соединения и они же антиоксиданты находятся как в водорастворимом состоянии, так и в составе коллоидов, определяющих мутность Н90.
Глава 4. Спецификация окраски и идентификация вида соковой продукции
В соответствии с ФЗ «Технический регламент на соковую продукцию из фруктов и овощей» в целях установления фальсификации соковой продукции и ее несоответствия своему наименованию идентификация соковой продукции осуществляется путем совокупной оценки физико-химических, органолептических и других показателей такой продукции, к которым относятся указанные в данном ФЗ признаки видов соковой продукции[2]. Согласно ФЗ «Технический регламент на соковую продукцию из фруктов и овощей» соком может называться напиток на 100 % состоящий из продуктов переработки плодов и овощей. Если массовая доля фруктового сока и/или доведенной до пюреобразного состояния съедобной части плодов составляет не менее 25—50 % (в зависимости от вида плодов), напиток должен называться фруктовым нектаром. В сокосодержащих напитках массовая доля фруктового или овощного сока или доведенной до пюреобразного состояния съедобной мякоти свежих плодов должна составлять не менее 10 %[2].
Для идентификации соковой продукции, в частности, апельсиновой и яблочной, фактически нет экспресс-метода, позволяющего быстро и точно определить ее ассортиментную принадлежность к одному из следующих видов: соку, нектару или сокосодержащему напитку. Одним из показателей, объективная оценка которого даст возможность быстро и точно определить ассортиментную принадлежность, может выступать окраска напитков.
Процедура принятия логического решения о принадлежности идентифицируемой продукции к одному из классов
Градация образцов пива на 14 групп по цветовым характеристикам представлена в таблице 49. В разные группы объединены образцы с одинаковым интервалом ед. цвета ЕВС, например, образцы 12-14 группы (от 59-78 ед. цвета ЕВС), но они значимо различаются по цветовым характеристикам в системе CIE L a b . Если сопоставить значения цветового тона hab и обозначения окраски в системе Манселла, то видно, что значения образцов от 1 группы (hab = 94 и 5,64 Y) к 14 группе (hab = 30 и 1,8 YR) постепенно смешается от зеленовато-желтой к красно-желтой области при снижении светлоты L (от 97 для 3-й группы до 14 для 14-й группы).
Таким образом, определение спектра на спектроколориметре и программное обеспечение позволяет, во-первых, осуществлять перевод значений спектра пропускания в координаты одной из колориметрических систем, данные которых, сопоставлены с визуальной оценкой; во-вторых, точно определить номер группы; в-третьих, производить расчет цветового различия Е(L a b ) для контроля качества пива при отклонении от основной окраски.
Таким образом, идентификация соковой продукции по виду и пива по типу сведена к нахождению классификационных функций, полученных на обучающей выборке и связывающих цветовые координаты с видом соковой продукции и типом пива. Эти функции следует рассматривать в качестве статистической модели определения принадлежности новых образцов соковой продукции к одному из видов и пива к одному из типов. Решив все эти задачи, можно считать законченным этап построения экспертной системы идентификации соковой продукции по виду и пива по типу колориметрическим методом. Действительно, имеется база данных, включающая множество образцов соковой продукции и характеризующая цветовую область апельсинового сока, нектара и напитка или образцов пива и характеризующая цветовую область светлого и темного пива. Априорная информация об образцах апельсиновой соковой продукции и пива позволяет подразделить их на группы, не пересекающиеся в плоскости цветовых координат CIEL a b . При этом определен словарь показателей, на языке которого описывается каждая группа образцов, и реализованы алгоритмы распознавания данных об образцах с априорной информацией, а результат этого сопоставления – определение принадлежности образцов апельсиновой соковой продукции к одному из видов и пива к одному из типов.
Основным результатом работы является методология построения экспертной системы колориметрической идентификации напитков. Концептуальной основой ее являются: базы данных, включая методы спецификации окраски напитков, исходя из их мутности, методы многомерной классификации, для формирования информационных образов: базы знаний, включая совокупность физико-химических и статистических моделей; методы принятия решений, алгоритм построения и программные средства.
При построении базы знаний и прототипов экспертной системы колориметрической идентификации пива и соковой продукции получены следующие основные результаты:
1. Рекомендован и апробирован спектроколориметрический метод спецификации окраски пива в системе CIEL a b в режиме пропускания как экспресс-метод для темного и светлого пива. Цветовые координаты – основа для формирования базы данных и базы знаний - системы поддержки принятия решений на этапах производства и товародвижения.
2. Рекомендован и апробирован спектроколориметрический метод спецификации окраски апельсиновой соковой продукции в системе CIEL a b при двух режимах: отражения на черном фоне для определения цитрусового числа; пропускания с включением светорассеяния на белом фоне как данные для идентификации образцов по ассортиментной принадлежности.
3. Предложен и апробирован метод определения индекса мутности Haze (ASTM D1003–07): доля рассеянного света к пропущенному. Изучено влияние мутности на окраску пива: мутность Haze слабо прямо коррелирует со светлотой L (CIEL a b ), слабо обратно – с цветностью a и b (CIEL a b ) и мутностью Н25/Н90 (Turbidity). Цветность пива a и b сильно прямо коррелирует с мутностью Н90.
4. Показано, что образцы пива с равными значениями единиц цвета ЕВС имеют цветовое различие E(L a b ) выше порога цветоразличения, особенно для темного пива. Теоретически обоснованно и экспериментально подтверждено, что два показателя: единицы цвета ЕВС и относительная «красящая способность» Fs соединений пива, имеют общую природу и прямо коррелируют, и, по сути, не являются показателями окраски пива.
5. Установлена взаимосвязь между мутностью Haze и цветовым различием образцов пива E(L a b ), спецификацию окраски которых проводили при двух режимах с включением и с исключением рассеянного света, и показано, что для светлого пива мутность Haze и цветовое различие E(L a b ) больше аналогичных значений темного пива.
6. Установлено, что при увеличении значений координаты цветности а темного пива возрастает содержание водорастворимых антиоксидантов, значение мутности Н90, связанной с коллоидными частицами и при этом уменьшается значение объединенного редокс-потенциала гН. Выявлено в составе пива наличие, как минимум, двух типов антиоксидантов.
7. Разработаны методические рекомендации проектирования экспертной системы колориметрической идентификации продукции с использованием методов многомерной классификации.
8. Созданы и апробированы прототипы экспертных систем колориметрической идентификации пива и соковой продукции (апельсиновой и яблочной) разной ассортиментной принадлежности.
