Библиографическое описание:Компьютерные технологии для оценки качества мясного фарша в зависимости от количества добавленных белковых ингредиентов / А. Б. Лисицын [и др.]. - (Инновационные технологии). - Текст : непосредственный // Пищевая промышленность. - 2015. - № 10. - С. 38-41 : 3 рис., 2 табл. - Библиогр.: с. 41 (13 назв. ). - ISSN 0235-2486.
Аннотация:Одним из направлений государственной политики в области здорового питания является разработка высококачественных пищевых продуктов с заданным химическим составом и пищевой ценностью, отвечающей требованиям существующего СанПиН. В связи с этим важнейшей задачей мясоперерабатывающей промышленности является повышение качества продукции, рациональное применение сырья, интенсификация производства на основе использования научно-технического прогресса и внедрения прогрессивных технологий, расширение ассортиментного ряда продукции, в том числе за счет создания новых видов продуктов на основе сочетания мясного сырья с белками животного и растительного происхождения. В статье представлены результаты первого этапа проведения научных исследований, направленных на изучение динамики показателей мясного фарша с различным содержанием жировой и соединительной ткани в зависимости от количества добавленных белковых ингредиентов. Накопленные в ходе экспериментов статистические данные послужат информационной основой базы данных "Мясной фарш и его характеристики", структурированно отображающей сведения о физико-химических, функционально-технологических, структурно-механических показателях и активности воды. Накопленный багаж данных и знаний будет направлен на создание математической модели прогнозирования качества мясного фарша (и, как следствие, готового мясного изделия) с уровнем замены мясного сырья на белковые препараты животного или растительного происхождения, учетом вида, сортности и категории исходного мясного сырья и вносимой добавки, их химического состава и функционально-технологических свойств. Информационные технологии, реализуемые методами математического прогнозирования, позволят технологам произвести футурологию качества будущей продукции на основании характеристик поступающего сырья и ингредиентов животного или растительного происхождения.
