ИДЕНТИФИКАЦИЯ И КЛАССИФИКАЦИЯ ПШЕНИЧНОЙ МУКИ ПО ПОКАЗАТЕЛЯМ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ СВОЙСТВ МЕТОДАМИ МНОГОМЕРНОГО АНАЛИЗА

Пшеничная мука является одним из основных ингредиентов для производства хлебобулочной пр о- дукции, в связи с чем актуально исследование ее технологических свойств. Рассмотрено применение методов мно- гомерного анализа для контроля и оценки показателей технологических свойств пшеничной хлебопекарной муки высшего сорта и ее градации на группы качества. Идентификация и классификация пшеничной муки сведена к по- строению классификационной функции. Исследованы 34 образца пшеничной муки, различающиеся по 9 показате- лям технологических свойств, включая показатели, полученные на фаринографе. Установлены средние значения по показателям технологических свойств для каждой из 3 групп качества пшеничной муки. Методами кластериза- ции (k-средних, иерархическим агломеративным кластерным анализом) и методом главных компонент подтверждена градация образцов пшеничной муки на группы качества. Методом пошагового дискриминантного анализа выявле- ны 3 показателя технологических свойств, вносящих наибольший вклад в градацию образцов на группы качества по силе муки: разжижение теста через 10 мин после начала тестирования, разжижение теста через 12 мин после времени развития и число качества. Методом дискриминантного анализа построена система классификационных функций градации образцов пшеничной муки по силе муки на 3 группы качества: первая – с хорошими хлебопе- карными свойствами, вторая – с пониженными, третья – с низкими. Точность модели составила 100%. Полученная система функций классификации перспективна для предсказания принадлежности новых образцов пшеничной муки к одной из 3 групп. Предлагаемый метод определения группы качества пшеничной муки, различающейся по по- казателям силы муки, может быть высокоэффективен для практического применения в пищевой промышленности. Wheat fl our is one of the main ingredients for the production of bakery products, and therefore the study of its technological properties is relevant. The article considers the use of multivariate analysis methods for monitoring and assessing the indicators of technological properties of premium wheat bakery fl our and its gradation into quality groups. Identifi cation and classifi cation of wheat fl our is reduced to the construction of a classifi cation function. 34 samples of wheat fl our, differing in 9 indicators of technological properties, including indicators obtained on a farinograph, were studied. Average values for the indicators of technological properties for each of the 3 quality groups of wheat fl our were established. Clustering methods (k- means, hierarchical agglomerative cluster analysis) and the principal component method confi rmed the gradation of wheat fl our samples into quality groups. The step-by-step discriminant analysis method was used to identify 3 indicators of technological properties that make the greatest contribution to grading samples into quality groups by fl our strength: dough liquefaction 10 minutes after the start of testing, dough liquefaction 12 minutes after the development time, and quality number. The discriminant analysis method was used to construct a system of classifi cation functions for grading wheat fl our samples by fl our strength into 3 quality groups: the fi rst with good baking properties, the second with reduced properties, and the third with low properties. The accuracy of the model was 100%. The resulting system of classifi cation functions is promising for predicting the belonging of new wheat fl our samples to one of the 3 groups. The proposed method for determining the quality group of wheat fl our, differing in fl our strength indicators, can be highly effective for practical application in the food industry.

Hali tarjima qilinmagan