RU
Идентификация и классификация пшеничной муки по показателям технологических свойств методами многомерного анализа

Номер: 4 (397), 2024
Страницы: 55-62
Раздел: Пищевая инженерия, процессы, оборудование и автоматизация пищевых производств
Автор(ы): А.А. Лысенкова, Е.В. Жиркова, В.В. Мартиросян, В.Я. Черных, Ю.Т. Платов, Д.А. Метленкин

Аннотация:
Пшеничная мука является одним из основных ингредиентов для производства хлебобулочной продукции, в связи с чем актуально исследование ее технологических свойств. Рассмотрено применение методов многомерного 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 построению классификационной функции. Исследованы 34 образца пшеничной муки, различающиеся по 9 показателям технологических свойств, включая показатели, полученные на фаринографе. Установлены средние значения по показателям технологических свойств для каждой из 3 групп качества пшеничной муки. Методами кластеризации (k-средних, иерархическим агломеративным кластерным анализом) и методом главных компонент подтверждена градация образцов пшеничной муки на группы качества. Методом пошагового дискриминантного анализа выявлены 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 хлебопекарными 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 показателям силы муки, может быть высокоэффективен для практического применения в пищевой промышленности.

Ключевые слова: пшеничная мука, сила муки, показатели технологических свойств муки, многомерный анализ, метод кластеризации k-средних, иерархический агломеративный кластерный анализ, метод главных компонент, градация, линейный дискриминантный анализ, система классификационных функций

EN
Identification and classification of wheat flour according to technological properties by multivariate analysis methods

Number: 4 (397), 2024
Pages: 55-62
Section: Food Engineering, Processes, Equipment and Automation of Food Production & Automation of Food Production
Authors(s): Lysenkova A.A., Zhirkova E.V., Martirosyan V.V., Chernykh V.Ya., Platov Yu.T., Metlenkin D.A.

Annotation:
Wheat flour 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 flour and its gradation into quality groups. Identification and classification of wheat flour is reduced to the construction of a classification function. 34 samples of wheat flour, 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 flour were established. Clustering methods (k-means, hierarchical agglomerative cluster analysis) and the principal component method confirmed the gradation of wheat flour 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 flour 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 classification functions for grading wheat flour samples by flour strength into 3 quality groups: the first 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 classification functions is promising for predicting the belonging of new wheat flour samples to one of the 3 groups. The proposed method for determining the quality group of wheat flour, differing in flour strength indicators, can be highly effective for practical application in the food industry.

Keywords: wheat flour, flour strength, flour technological properties indicators, multivariate analysis, k-means clustering method, hierarchical agglomerative cluster analysis, principal component analysis, gradation, linear discriminant analysis, classification function system

DOI: 10.26297/0579-3009.2024.4.9