Усовершенствование лечебно-профилактической продукции

Надані на рисунку 3.3 латинські  квадрати і є прикладами таких квадратів. Загальне число всіх можливих латинських квадратів підраховують за формулою:

,      (3.1)

де N – число квадратів;

     I_n – число канонічних форм;

    Т_n – число різних квадратів в одній і тій же канонічній формі.

Число квадратів в одній і  тій же канонічній формі дорівнює:

.      (3.2)

Ця формула виводиться таким  чином: із стандартного латинського квадрата отримують n!(n – 1)! - 1 квадратів, зробивши n! перестановок стовпців і перестановок рядків, залишаючи перший рядок без змін.

Наприклад, для латинських квадратів  є чотири різні канонічні форми. З кожної канонічної форми будується (4!)٠(3!) - 1= 143 різних нестандартних квадрата. Чотирьом різним канонічним формам відповідає = 576 латинських квадратів . Отже, існує всього 576 латинських квадратів ₍табл. 2.6).

Таблиця 2.6 – Співвідношення числа канонічних форм і загального числа латинських квадратів

Розмір квадрата	Число канонічних форм	Загальне число квадратів
2х2	1	2
3х3	1	12
4х4	4	576
5х5	56	161280
6х6	9408	812851200
7х7	16942080	61479419904000

 

При побудові плану на основі латинського квадрата рівні першого фактора А становлять у відповідність рядкам, другого фактора В – стовпцям, третього фактора С – символам квадрата (табл. 2.7).

Таблиця 2.7 – Побудова плану за латинським квадратом

A	B				A	B
	b1	b2	b3	b4		b1	b2	b3	b4	b5
a1	c1	c2	c3	c4	a1	c1	c2	c3	c4	c5
a2	c2	c3	c4	c1	a2	c2	c3	c4	c5	c1
a3	c3	c4	c1	c2	a3	c3	c4	c5	c1	c2
a4	c4	c1	c2	c3	a4	c4	c5	c1	c2	c3
					a5	c5	c1	c2	c3	c4

Кожен з цих планів є табличним  записом факторного плану типу n², який у плануванні експерименту прийнято називати латинським квадратом (табл. 3.4).

У таблиці 2.8 усі три фактори варіюються на чотирьох рівнях. Для                 ПФЕ 4³ було б потрібно реалізувати N= 64 дослідів. У латинському                      квадраті число дослідів скорочене в 4 рази, тобто N= 16. У таблиці 3.4                       три фактори варіюються на 5 рівнях, число дослідів N= 25 (для ПФЕ N= 125).

Латинський квадрат як являє собою репліку від ПФЕ n³. Існує і інша інтерпретація латинського квадрата – блоковий план, що дозволяє виключити вплив джерел неоднорідності [16].

У експериментах доводиться мати справу з неоднорідними партіями сировини, неоднорідними зразками і різноманітною апаратурою.Латинський квадрат застосовують для виключення одного джерела неоднорідності. Тоді в експерименті вивчається вплив двох факторів і одного блок-фактора. У таблиці 3.5 як  блок-фактор С виступають різні партії сировини с₁, с₂, с₃, с₄, вплив яких потрібно виключити при оцінці ефектів факторів А і В. Розташування елементів с₁, с₂, с₃, с₄ по схемі латинського квадрата оптимально в тому сенсі, що кожен елемент зустрічається один і лише один раз в стовпці і   в рядку. Яким би не був вплив джерел, викликаючи неоднорідності, він в однаковій мірі позначиться при підрахунку середніх значень по рядку і по стовпцю.

При випадковому розташуванні елементів с₁, с₂, с₃, с₄ у двохфакторній таблиці план називається рандомізованим. У латинському квадраті розташування цих елементів відповідає строгому правилу – поодинці у кожному рядку і кожному стовпці. З цієї причини латинський квадрат називається   планом з обмеженням на рандомізацію. Це обмеження відноситься тільки до розташування елементів. Сам квадрат вибирається випадковим чином з        безлічі латинських квадратів даної розмірності, наприклад, для плану експерименту латинський квадрат _{(табл. 3.5)}

Таблиця 2.8 – Латинський квадрат

	1 стовпець	2 стовпець	3 стовпець	4 стовпець
1 рядок	a	b	c	d
2 рядок	b	c	d	a
3 рядок	c	d	a	b
4 рядок	d	a	b	c

 

Рівні трьох факторів випадково  приписують стовпцям, рядкам і елементам  квадрата, відповідно. Потім випадково  переставляють стовпці і рядки  квадрата.

Допустимо, для стовпців вибрана  випадкова послідовність (2, 4, 1, 3), а для рядків – (3, 4, 1, 2). Тоді стовпець 2 пересувається на перше місце, стовпець 4 – на друге, стовпець 1 – на третє і стовпець 3 – на четверте (табл. 2.9).

Після  перестановки  латинський  квадрат  набуває  вигляд,  наданий у таблиці 2.10

 

Таблиця 2.9 – Результати перестановки стовпців квадрату

	1 стовпець	2 стовпець	3 стовпець	4 стовпець
1 рядок	b	d	a	c
2 рядок	c	a	b	d
3 рядок	d	b	c	a
4 рядок	a	c	d	b

 

Таблиця 2.10 – Результати перестановки квадрату

	1 стовпець	2 стовпець	3 стовпець	4 стовпець
1 рядок	d	b	c	a
2 рядок	a	c	d	b
3 рядок	b	d	a	c
4 рядок	c	a	b	d

 

Вважається, що цей квадрат вибраний випадково із усіх 144 квадратів,        які представляють дану стандартну форму. Якщо стандартна форма                     вибрана випадково, то і такий квадрат вибраний випадково з 576 можливих             латинських квадратів.

Такий підхід дозволяє зменшити час, який витрачається на перевірку               усіх комбінацій. Таким чином, береться вибірка зі всієї сукупності можливих варіантів і експеримент проводиться далі згідно з нею.

 

2.3.4 Дисперсійний аналіз як засіб обробки даних експерименту

У роботі розглядається задача планування експерименту з якісними факторами  як оптимізація якісного складу багатокомпонентної суміші.                        Для рішення цієї задачі використовують плани дисперсійного аналізу.                          Він застосовується в порівняльних експериментах , з метою визначення                    рівнів якісних факторів.

Дисперсійний аналіз – це статистичний метод аналізу результатів спостережень, залежних від різних, одночасно діючих факторів, вибір більш важливих факторів і оцінка їх впливу.

Ідея дисперсійного аналізу  полягає в розкладанні загальної                       дисперсії випадкової величини на незалежні випадкові додатки, кожний з                      яких характеризує вплив того або іншого фактора або їх взаємодії. Подальше  порівняння цих дисперсій дозволяє оцінити істотність впливу факторів на досліджувану величину.

Фактором називають управляючу змінну величину відповідно способу         дії на об'єкт дослідження, яка в деякий період часу приймає певне                   значення і називається рівнем. Усі фактори розрізняють на кількісні і якісні. Кількісні фактори – це змінні величини, які оцінюються кількісно завдяки вимірюванню, зважуванню та ін. Рівні кількісних факторів приймають певне значення на числовій шкалі. Прикладами таких факторів є температура,               тиск пресування, кількість речовини. Якісні фактори – це різні речовини, різні технологічні способи, апарати, наповнювачі [25].

До якісних факторів необхідно  віднести вид пакувального матеріалу,     умови зберігання хлібного виробу, ступень подрібнення сировини. Число якісних факторів залежить від виду виробу, а також фізичних і технологічних властивостей сировини.

Визначення рівнів якісних факторів на прикладі розробки технології     хлібу встановило що перший фактор має 5 рівні, другий – 3, третій – 4   (таб. 2.11).У процесі створення хлібних виробів  доводиться досліджувати велике число якісних факторів,  порівнювати їх рівні і знаходити оптимальні склади виробу.

Таблиця 2.11 –Якісні фактори і  їх рівні

Фактор	Рівень фактору
Основний склад	Лактоза, крохмаль, лецитин,цукор, сира клейковина
Білкова добавка	Емульгатор, кальцій, марганець
Допоміжний склад	Клейковина, аскорбінова кислота, лізин, пероксид ацетону

 

Наприклад, Х – досліджувана величина; А і В – фактори, що впливають на неї; – середнє значення величини Х. Якщо відхилення Х від при дії            факторів А і В на досліджувану величину можна представити у вигляді                       суми (Х – ) = , де – відхилення, що викликані фактором А; – відхилення, що визначені фактором В; – відхилення, що пов’язані з різними іншими неврахованими і випадковими факторами.

Параметри і є незалежними випадковими величинами. Дисперсії величин X, і характеризуються значеннями . Тоді має місце рівняння . Відповідно – залишкова дисперсія, яка враховує вплив неврахованих або випадкових факторів.

Порівнюючи ці дисперсії, встановлюють ступень впливу факторів А і В на величину X в порівнянні з неврахованими факторами.

Дисперсійний аналіз дозволяє на підставі вибіркових даних визначити значення , використовуючи відповідні критерії, оцінити істотність їх впливу на досліджувану величину.

Якщо досліджується вплив одного фактора на досліджувану величину, то мова йде про однофакторну класифікацію, або однофакторний комплекс.

Якщо вивчається вплив двох факторів, то розглядають випадок   двофакторної класифікації, або двофакторного комплексу і так далі.                          Якщо досліджують дію декількох факторів, то структура дисперсійного             аналізу та ж, що і при однофакторному аналізі, ускладнюються                                   лише обчислення [25].

4. Оцінка еколого-лікувальних властивостей хліба

 

3 ІНФОРМАЦІЙНЕ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ РОЗВЯЗАННЯ ЗАДАЧІ ЯКОСТІ НА ХЛІБОБУЛОЧНОМУ ВИРОБНИЦТВІ

3. Загальна характеристика інформаційного забезпечення якості в харчовій промисловості

3.2 Розробка  БД

3.3 Розв’язання  задачі розрахунку оцінки лікувально-екологічної  якості хліба

 

СПИСОК ДЖЕРЕЛ ІНФОРМАЦІЇ

 

1. Гусаков В.Г., Ловкис З.В. Инновационные технологии в пищевой промышленности - Минск,2009
2. Алексеев Н.А. Анемии(от А до Я) - 2004
3. ДСТУ-П 4583:2006
4. Ауэрман Л.Я. Технология хлебопекарного производства –С. ,2005
5. СаНПін 2.3.2.560-96
6. ГОСТ Р 51074-2003
7. Хромеенков В.М. Технологическое оборудование хлебозаводов и макаронных фабрик -2003
8. ГОСТ 27668
9. Пискунов С.в. Направления развития производства диетических хлебобулочных изделий – 2002
10. ГОСТ 171, ГОСТ 13830
11. Ершов П.С. Сборник рецептур на хлеб и хлебобулочные изделия – 1986
12. Пащенко Л.П., Жаркова И.М. Технология хлебобулочных изделий
13. Базарова И.В. Исследование пищевых продуктов –М. 1986
14. Сборник технологических инструкций для производства хлебобулочных изделий. - М.: Прейскурантиздат, 1989. - 494 с.
15. Сборник рецептур и технологических инструкций по приготовлению диетических и профилактических сортов хлебобулочных изделий. - М.: Пищепромиздат, 1997. - 189 с.
16. Сборник рецептур на хлебобулочные изделия, вырабатываемые по государственным стандартам. – М.:  ООО «Артель - М», 1998. - 86 с.
17. Правила организации и ведения технологического процесса на хлебопекарных предприятиях./А.П. Косован. Г.Ф. Дремучева, Р.Д. Поландова и др. – М.: Пищевая промышленность, 1999. - 216 с.
18. Химический состав пищевых продуктов. Книга 1.Справочные таблицы содержания основных пищевых веществ и энергетической ценности пищевых продуктов. /под ред. И.М. Скурихина, М.Н. Волгарёва. - 2-е изд, перераб. и доп. - М.: Агропромиздат, 1987. - 224 с.
19. Ройтер И.М. Справочник по хлебопекарному производству. Том 2. - М.: Пищевая промышленность, 2-е перераб. изд., 1977. - 367 с.
20. Михелев А.А. Справочник по хлебопекарному производству. Том I - М.: Пищевая промышленность, 2-е перераб. изд., 1977. -366 с.
21. Инструкция по нормированию расхода муки (выхода хлеба) в хлебопекарной промышленности.- М.,1984. - 99 с.
22. ГОСТ 5667 - 65 «Хлеб и хлебобулочные изделия. Правила приемки, методы отбора образцов, методы определения органолептических показателей качества и массы изделия» - М.: Изд. стандартов, 1986. - 6 с.
23. Грошовый Т.А. Математическое планирование эксперимента в технологиях. – К. , 1992
24. Титофеева В.А. Товароведение продовольственных товаров. Ростов , 2003.
25. Хотенко А. В. Статистические методы.— К. , 1999