name: Принципы мета-аналитической декомпозиции при формировании цифровых идентификационных профилей пищевых систем
keyword_list: кластеризация молочная продукция пищевые системы аутентификация идентификация
abstract: Цель диссертационной работы - создание методологии мета–информационной идентификации и цифровизации технологического профиля пищевых систем на основе алгоритма декомпозиции базовых матриц с использованием элементов прослеживаемости, механизмов нечеткой логики и машинного обучения. Для получения качественных характеристик исследуемого сырья и конечной продукции использовались общепринятые методы исследования физико-химических, органолептических и функционально-технических свойств. 
  Обосновано применение регрессионной модели пищевого продукта при реализации кластеризационных методик при дифференциации по многомерным критериям. Было продемонстрировано разделение молока и ряженки по жирнокислотному составу с использованием расстояния Махаланобиса. Универсальность подхода также продемонстрирована на растительном сырье. 
  Впервые введено понятие идентификационного расстояния пищевых продуктов для реализации иерархического дифференцирования по критериям кислотности, цветности, видовому составу микрофлоры и вкусовой идентичности национальных кисломолочных продуктов.
  Предложена для пищевых систем робастная иерархическая дифференцирующая схема, основанная на родстве типовых идентификационных признаков базовых матриц, использующая попарную кластеризационную методику на основе смешанной гауссовской модели, направленная на уменьшение количества аналитических методик с точностью полученных моделей при тестировании слепых образцов для молока ультрапастеризованного в 100% и чувствительностью в 88 %, соответственно.
   Создан в формате цифрового профиля комплект стандартов организации: №00419785–054–2021 D «Цифровой паспорт молока питьевого ультрапастеризованного», №00419785–055–2021 D «Цифровой паспорт масла сладкосливочного несоленого», №00419785–056–2021 D «Цифровой паспорт молока сухого цельного»; и реализован на производственных предприятиях молочной промышленности в виде подписки на интерактивное ПО по схеме SaaS (Software as a Service) программный комплекс из 13 программ для ЭВМ. 
  В результате применительно к пищевым системам разработана, научно обоснована и апробирована мета–информационная методология идентификации, и предложен алгоритм цифрового профилирования на примере молочных продуктов.
chairman_dissertation_council.name: Андрей
chairman_dissertation_council.surname: Лисицын
chairman_dissertation_council.patronymic: Борисович
chairman_dissertation_council.position: Научный руководитель
chairman_dissertation_council.degree: Доктор технических наук
chairman_dissertation_council.rank: Академик
chairman_dissertation_council.wos_research_id: P-6710-2015
chairman_dissertation_council.scopus_author_id: 57188716083
chairman_dissertation_council.rinc_id: 368425
chairman_dissertation_council.territory: РОССИЯ
organization_supervisor.name: Оксана
organization_supervisor.surname: Кузнецова
organization_supervisor.patronymic: Александровна
organization_supervisor.position: Директор
organization_supervisor.territory: РОССИЯ
rubrics.code: 65.01.77
rubrics.name: Методы исследования и моделирования. Математические и кибернетические методы
rubrics.code: 65.63.03
rubrics.name: Состав, свойства и методы исследования молока и молочных продуктов
oecds.code: 04.05.JY
oecds.name: FOOD SCIENCE & TECHNOLOGY
speciality_codes.name: Технология мясных, молочных и рыбных продуктов и холодильных производств
speciality_codes.code: 05.18.04
supervisors.fio: Галстян А. Г.
supervisors.scientific_degree: Доктор технических наук
supervisors.speciality_code: Технология мясных, молочных и рыбных продуктов и холодильных производств
supervisors.responsible_type: Научный руководитель
opponents.fio: Красуля О. Н.
opponents.scientific_degree: Доктор технических наук
opponents.speciality_code: Технология мясных, молочных и рыбных продуктов и холодильных производств
opponents.responsible_type: Оппонент
opponents.fio: Серба Е. М.
opponents.scientific_degree: Доктор биологических наук
opponents.speciality_code: Биотехнология (в том числе бионанотехнологии)
opponents.responsible_type: Оппонент
opponents.fio: Бабич О. О.
opponents.scientific_degree: Доктор технических наук
opponents.speciality_code: Технология мясных, молочных и рыбных продуктов и холодильных производств
opponents.responsible_type: Оппонент
protection_organization.short_name: ФГБНУ "ФНЦ ПИЩЕВЫХ СИСТЕМ ИМ. В.М. ГОРБАТОВА" РАН
protection_organization.name: ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ НАУЧНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ "ФЕДЕРАЛЬНЫЙ НАУЧНЫЙ ЦЕНТР ПИЩЕВЫХ СИСТЕМ ИМ. В.М. ГОРБАТОВА" РАН
protection_organization.ogrn: 1027739231651
protection_organization.organization_type: Организация
protection_organization.okogu: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
protection_organization.okopf: Федеральные государственные бюджетные учреждения
author_organization.short_name: ФГАНУ "ВНИМИ"
author_organization.name: ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ НАУЧНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ "ВСЕРОССИЙСКИЙ НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ИНСТИТУТ МОЛОЧНОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ"
author_organization.ogrn: 1037739374672
author_organization.supervisor_name: АРАМ
author_organization.supervisor_surname: ГАЛСТЯН
author_organization.supervisor_patronymic: ГЕНРИХОВИЧ
author_organization.organization_type: Организация
author_organization.okogu: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
author_organization.okopf: Федеральные государственные автономные учреждения