Методологическое обеспечение и разработка программы обработки сенсорных данных, полученных с помощью профильно-дескрипторного анализа

Никитина Марина Александровна; Кузнецова Татьяна Георгиевна; Лазарев Антон Александрович; Захаров Александр Николаевич

База данных: Каталог библиотеки СФУ (М 545)

Библиографическое описание: Методологическое обеспечение и разработка программы обработки сенсорных данных, полученных с помощью профильно-дескрипторного анализа / М. А. Никитина [и др.]. - (Техника и технология). - Текст : непосредственный // Пищевая промышленность. - 2018. - № 5. - С. 68-73 : 1 табл., 7 рис. - Библиогр.: с. 72-73 (20 назв.). - ISSN 0235-2486.

Аннотация: Для оценки качественных характеристик пищевых продуктов широко используется органолептический метод. Развитие этого метода идет по пути перехода от субъективных методов к объективным с использованием сенсорного анализа. В настоящее время развивается профильно-дескрипторный анализ, который позволяет описать весь спектр органолептических характеристик продукта во всех воспринимаемых дегустатором ощущениях. Метод позволяет также определить величину сенсорных различий данных ощущений. Разработанная методология основывается на многофакторном дисперсионном анализе. С использованием данной методологии для обработки сенсорных данных пищевой продукции, полученных методом профильно-дискрипторного анализа, разработано программное обеспечение "Программа по сбору и статистической обработке сенсорных данных" с архитектурой клиент-сервер.

Год издания: 2018

Авторы: Никитина Марина Александровна , Кузнецова Татьяна Георгиевна , Лазарев Антон Александрович , Захаров Александр Николаевич

Источник: Пищевая промышленность

Выпуск: № 5

Номера страниц: 68-73

Количество экземпляров:

Кабинет нормативной литературы и специальных наук (ул. Л. Прушинской, 2, к. 3-02): свободно 1 из 1 экземпляров

Показать дополнительные сведения

Повышение объективности результатов органолептической оценки продукции. Разработка программы для…

Кузнецова Т. Г. и др.
2017 год

Беспроводные сенсорные сети с централизованной обработкой данных

Санталов Г. Д. и др.
2018 год

Проблема анализа больших веб-данных и использование технологии Data Mining для обработки и поиска…

Мулюкова Ксения Валериановна и др.
2019 год

Хранение и обработка распределенных данных в группе мобильных роботов

Карпова И. П.
2018 год

Описательный анализ сенсорного профилирования нового продукта для геродиетического питания

Рубан Наталья Юрьевна и др.
2022 год

Анализ международных подходов к обеспечению качества данных баз химического состава пищевых…

Щербаков Григорий Дмитриевич и др.
2025 год

Оптимизация производительности системы кондиционирования центра обработки данных на основе…

Radmehr A. и др.
2018 год

Использование дескрипторно-профильного метода дегустационного анализа при разработке сывороточных…

Заворохина Наталия Валерьевна и др.
2019 год

Оптимизация технологических процессов производства полимерных композиционных материалов с помощью…

Хуэй Сунь и др.
2024 год

Применение сенсорных методов для оценки качества и технологических свойств растительного сырья

Посокина Наталья Евгеньевна и др.
2022 год

Применение дескрипторно-профильного метода для оценки качества продуктов питания

Матисон Валерий Арвидович и др.
2015 год

Ранжирование сенсорных характеристик пищевых продуктов с помощью нейронных сетей

Резниченко Ирина Юрьевна и др.
2023 год

Технологии обработки больших данных на Python

Сопов Евгений Александрович
2023 год

Оценка погрешности обработки данных усталостных испытаний методом линейного регрессионного анализа

Сызранцев В. Н. и др.
2017 год

Применение методов вейвлет-анализа в задачах автоматической обработки данных гидродинамических…

Афанасьев И. С. и др.
2012 год

Возможность оценки обработки данных МОГТ-3D с использованием вертикального сейсмического…

Ленский В. А. и др.
2020 год

Библиотечно-издательский комплекс СФУ

Методологическое обеспечение и разработка программы обработки сенсорных данных, полученных с помощью профильно-дескрипторного анализа
статья из журнала

Похожие публикации