Application of neural classifier for automated detection of extraneous water in milk

Autor: Daunoras, J., Gargasas, V., Knys, A., Narvydas, G., Kauno technologijos universitetas
Jazyk: angličtina
Rok vydání: 2011
Předmět:
Popis: The investigation results of application of neural classifier for automated detection of extraneous water in milk are presented. Advantages and shortcomings of analytical methods that are currently used to determine extraneous water in milk are discussed. The structures of proposed system of milk sample analysis and analytical automated milk quality control system are presented. Using laboratory milk testing results optimal structure of neural classifier for detecting extraneous water in milk sample with minimum error is selected and proofed. The results permit us to affirm that the proposed method enables detection of extraneous water in milk sample with desired accuracy and minimizes possibility of operator error as the detection of fact that extraneous water is present in sample is carried out by the control system, not by the operator judging by sample freezing point depression.
Pateikiami neuroninio klasifikatoriaus taikymo pašaliniam vandeniui automatiškai aptikti piene tyrimo rezultatai. Apžvelgiami dabar laboratorijose taikomi metodai ir įranga, pateikiami jų trūkumai ir pranašumai. Pateikiamos siūlomos mėginio tyrimo sistemos ir analitinės automatinės pieno kokybės kontrolės sistemos struktūros. Naudojantis laboratorinio tyrimo duomenimis, parinkta optimali neuroninio klasifikatoriaus struktūra, leidžianti su mažiausia paklaida nustatyti, ar mėginyje yra pašalinio vandens. Gauti rezultatai leidžia teigti, kad taikant siūlomą metodą galima pageidaujamu tikslumu nustatyti, ar mėginyje yra pašalinio vandens, ir sumažinti operatoriaus klaidos tikimybę, taip pat išvengti vertinimo pagal mėginio užšalimo temperatūrą, nes iš tyrimo rezultatų apie tai sprendžia tyrimo sistema.
Databáze: OpenAIRE