Халафян А.А., Темердашев З.А.
Прогностические модели оценки качества и подлинности вина
Рассмотрены возможности современных методов анализа данных в установлении качества и подлинности вин по компонентному составу – концентрациям микро- и макроэлементов, аминокислот, летучих веществ, металлов. Использованы методы анализа данных – сравнение средних, множественный регрессионный анализ, частотный анализ, классификационный анализ, планирование экспериментов, широкий спектр методов многомерного анализа, методы машинного обучения Data Mining пакета STATISTICA. В области оценки качества и подлинности вина решены задачи прогнозирования дегустационной оценки вин по концентрациям летучих соединений и аминокислот; определения по концентрациям летучих соединений класса качества вин в номинальной шкале – высокое, среднее, низкое, фальсификаты; сравнительной оценки роли летучих соединений, аминокислот и металлов в формировании органолептических свойств вин; идентификации по концентрациям летучих соединений наименований вин и региона произрастания винограда, из которого произведено вино; оценки влияния осветления и стабилизации виноматериалов бентонитовыми глинами на формирование их «элементного образа» и идентификацию сортов; анализа элементного состава цепочки почва-виноград-вино, взаимосвязей концентраций элементов в указанных средах и их кластерной структуры и др.
Для преподавателей вузов, студентов, аспирантов, виноделов, научных работников, специалистов интересующихся применением методов анализа данных в различных областях научной и практической деятельности.
С появлением современных технологий сбора, хранения и обработки данных, особую актуальность приобрели вопросы их анализа для выявления скрытых знаний (закономерностей) в самых различных сферах человеческой деятельности, в том числе и в пищевой промышленности. В монографии на примере виноматериалов рассмотрены возможности современных методов анализа данных в установлении их качества, распознавании сортовой, региональной принадлежности, подлинности вин, анализе структуры, формы и характера взаимосвязей по органолептическим показателям и компонентному составу – концентрациям микро- и макроэлементов, а также аминокислот, летучих веществ, металлов. Использован широкий спектр современных методов анализа данных – сравнения средних; регрессионного анализа; кросстабуляции; классификации; многомерного шкалирования; анализа соответствий; нейронные сети; общие линейные модели;; позиционный анализ; логит регрессия; планы для смесей; канонический анализ; ковариационный анализ; методы машинного обучения Data Mining пакета STATISTICA.
Выявленные закономерности межкомпонентного взаимодействия вин, характер влияния элементного состава вин на их органолептические и вкусовые свойства, модели определения сортовой и региональной принадлежности и другие результаты математически обоснованы корректностью реализации использованных методов, представлены научному сообществу в виде научных публикаций в отечественных и зарубежных рейтинговых журналах.
Монография написана по итогам исследований, проведенных в рамках проектов РФФИ № 18-03-00059 «Разработка многоэлементного "образа", оценка качества и региональной принадлежности некоторых белых и красных вин на разных стадиях их производства» и № 13-03-96502 «Разработка научно-методического подхода идентификации вин по их региональной принадлежности на основе мультиэлементного анализа».
Для преподавателей вузов, студентов, аспирантов, виноделов, научных работников, специалистов интересующихся применением методов анализа данных в различных областях научной и практической деятельности.
Для преподавателей вузов, студентов, аспирантов, виноделов, научных работников, специалистов интересующихся применением методов анализа данных в различных областях научной и практической деятельности.
Предисловие
С появлением современных технологий сбора, хранения и обработки данных, особую актуальность приобрели вопросы их анализа для выявления скрытых знаний (закономерностей) в самых различных сферах человеческой деятельности, в том числе и в пищевой промышленности. В монографии на примере виноматериалов рассмотрены возможности современных методов анализа данных в установлении их качества, распознавании сортовой, региональной принадлежности, подлинности вин, анализе структуры, формы и характера взаимосвязей по органолептическим показателям и компонентному составу – концентрациям микро- и макроэлементов, а также аминокислот, летучих веществ, металлов. Использован широкий спектр современных методов анализа данных – сравнения средних; регрессионного анализа; кросстабуляции; классификации; многомерного шкалирования; анализа соответствий; нейронные сети; общие линейные модели;; позиционный анализ; логит регрессия; планы для смесей; канонический анализ; ковариационный анализ; методы машинного обучения Data Mining пакета STATISTICA.
Выявленные закономерности межкомпонентного взаимодействия вин, характер влияния элементного состава вин на их органолептические и вкусовые свойства, модели определения сортовой и региональной принадлежности и другие результаты математически обоснованы корректностью реализации использованных методов, представлены научному сообществу в виде научных публикаций в отечественных и зарубежных рейтинговых журналах.
Монография написана по итогам исследований, проведенных в рамках проектов РФФИ № 18-03-00059 «Разработка многоэлементного "образа", оценка качества и региональной принадлежности некоторых белых и красных вин на разных стадиях их производства» и № 13-03-96502 «Разработка научно-методического подхода идентификации вин по их региональной принадлежности на основе мультиэлементного анализа».
Для преподавателей вузов, студентов, аспирантов, виноделов, научных работников, специалистов интересующихся применением методов анализа данных в различных областях научной и практической деятельности.
