Alakfelismerési kutatások néhány eredménye érzékszervi élelmiszerminősítő módszerek továbbfejlesztéséhez sütőipari termékekre

2015. április 9.

Szerző: Molnár Pál

1. Összefoglalás

A számítógépen futtatható többváltozós statisztikai módszerek az élelmiszerek érzékszervi tulajdonságainak osztályba sorolására is alkalmazhatók. Az érzékszervi vizsgálatokkal a „kiváló”, „jó”, „közepes”, „megfelelő” és „nem megfelelő” kategóriák a termékek bírálati adatainak normálása, majd statisztikai feldolgozása révén az érzékszervi bírálatoknál alkalmazott hagyományos minősítési eljárás helyett szoftveresen is létrehozhatók. A dolgozatban sütőipari termékek alakjának, héjának, szagának, ízének és bélzetének érzékszervi bírálata során kapott pontszámok és súlyozó faktorok felhasználásával vázlatszerű áttekintést kapunk a termékek osztályba sorolásáról. A hagyományos bírálati számítások és az alakfelismerésen alapuló szoftveres értékelés a vizsgált termékek esetében jó egyezést mutatott. A kidolgozott programok – megfelelő adathalmaz esetén – más termékekre is alkalmazhatók. További finomításokkal, pl. homogenitás-vizsgálattal az alakfelismerés módszerei jelentősen elősegíthetik nemcsak az érzékszervi, hanem a komplex élelmiszerminősítés további korszerűsítését is.

 

2. Bevezetés

Az élelmiszerminősítés területén a minőségfogalom összetettsége, dinamikus változása és viszonyla­gossága számos olyan problémát vet fel, amelyek megoldásához, a döntésekhez elengedhetetlen a rendszerelemzés eszközeinek felhasználása. A típu­salkotás és osztályozás, a hasonlóság vagy eltérés kimutatása, az egyes ismérvek, jellemzők fontossá­gának, szerepének felismerése és számszerű kitűzé­se, a lényeges tulajdonságok közötti kapcsolat meg­állapítása igen bonyolult és összetett feladat. Ehhez a hasonlóságelmélet vagy alakfelismerés címszó alá tartozó matematikai módszerek nyújtanak segítsé­get.

A hasonlóságelmélet általában nagyszámú ismérvei­ben, tulajdonságaiban azonos, de számszerű jellem­zőiben és dimenzióiban eltérő absztrakt vagy valós alakzatok: tárgyak, elemek, rendszerek, objektumok, esetenként élőlények cselekvéseiből származó ered­mények, állapotok stb. hasonlóságának vagy eltéré­sének tudományos eszközök útján való megismeré­sével, kifejezésével foglalkozik, azért, hogy az egyes ismérvek, tulajdonságok fontosságát, szerepét, je­lentőségét kellő módon felismerjük. A Molnár, Liszo­nyi, és Őrsi dolgozatában [2] közölt vizsgálatsorozat folytatásaként kapott ismeretek révén pedig prefe­rálást, rendszerezést, minősítést, osztályozást vagy rangsorolást végeztünk, ami által újabb ismeretekre tettünk szert az ítéletalkotások és döntések egzak­tabbá, megbízhatóbbá és hatékonyabbá tételére.

Az alakfelismeréssel foglalkozó tudományos módsze­rek alapgondolata Martens és Martens szerint az, hogy - a hasonlóságelmélet alapján - a felismerni szándé- kozott tárgyakat mérhető tulajdonságaik, ismérveik adatait számítógéppel vizsgálják, kiválasztva, cso­portosítva a lényegeseket, amelyek az adott felismer­ni kívánt egyedre jellegzetesek [4]. Az alkalmazott módszerek: a cluster-analízis, diszkriminancia-ana­lízis vagy ezek kombinációja. Legmagasabb szintjét a tanuló algoritmusok érik el, amelyek a feldolgozott adatok számának növekedésével egyre nagyobb biz­tonsággal képesek a helyes felismerésre.

Lásztity és Őrsi szerint az élelmiszerminősítés egyik sarkalatos kérdése a számszerűsítés a termékminő­ség elhelyezkedésének kifejezésére egy adott stan­dard-skálán [1]. A helyes minősítés jelentős segít­séget nyújthat egy-egy termék, termékcsoport vagy iparág minőségi színvonalának vagy pl. termékfej­lesztésre irányuló élelmiszerkutatás eredményessé­gének megítéléséhez. Az utóbbi időben napirendre került az élelmiszerminőséget kifejező mérőszám, a minőségmutató koncepcionális továbbfejlesztése. E minősítő eljárás korszerűsítésénél Molnár szerint kü­lönösen a következő feladatok megoldásához hasz­nosíthatók az alakfelismerés módszerei [3].
 read more ...
Belépés

AKTUÁLIS LAPSZÁMUNK



HIRDETÉSEK







Biomerieux



Anton Paar