Ranking of sensory characteristics of food products using neural networks
Authors: Резниченко И.Ю. , Шафрай А.В. , Рубан Н.Ю. , Донченко Т.А. 
Published: March 2023

Сенсорная оценка пищевых продуктов имеет широкое практическое применение при проведении экспертизы качества, так как позволяет получить информацию о качественных характеристиках продукта, важных для потребителя. Сенсорная оценка важна при разработке новых продуктов питания, имеет значение при оценке удовлетворенности потребителя продуктами, реализуемыми ритейлом. Выявление критериев качества, неудовлетворяющих потребительский спрос, позволяет производителям получить ценную информацию для разработки нового продукта, оптимизации рецептурного состава выпускаемого продукта, для улучшения сенсорных качеств, удовлетворяющих потребительский спрос. Традиционные методы сенсорной оценки позволяют дать качественную оценку и не могут дать объективную количественную информацию, необходимую для формирования качественных показателей продукта. В связи с чем в последнее время используются различные методы искусственного интеллекта, такие как нечеткая логика, машинное обучение, искусственные нейронные сети и другие, имитирующие человеческое поведение при принятии решения о покупке, позволяющие определить предпочтения атрибутов качества и установить критерии принятия продукта. Объектами исследований служили образцы творожных глазированных продуктов, реализуемых на потребительском рынке г. Кемерово. Исследование было направлено на выявление лучшего образца творожного продукта из десяти коммерческих видов по сенсорным характеристикам. Пять критериев качества образцов были проанализированы экспертной группой, состоящей из 14 человек. Взаимосвязь между сенсорными данными и рангами, присвоенными экспертной комиссией, исследована с использованием модели искусственных нейронных сетей. В результате исследований получены новые данные о сенсорной оценке образцов глазированных творожных сырков, представленных отечественным ритейлом, проранжированы в порядке снижения качества 10 образцов, коэффициент конкордации свидетельствует о том, что мнения экспертов согласованы и данные можно считать достоверными. Установлена взаимосвязь между сенсорными характеристиками и рангами, присвоенными экспертной комиссией, и обработанными данными с использованием модели искусственных нейронных сетей. Удалось смоделировать оценку образцов при помощи нейронной сети.

Sensory evaluation of food products has a wide practical application in conducting quality expertise, because it allows you to get information about the qualitative characteristics of the product that are important to the consumer. Sensory evaluation is important in the development of new food products, it is important in assessing consumer satisfaction with products sold by retail. Identification of quality criteria that satisfy consumer demand allows manufacturers to obtain valuable information for the development of a new product, optimization of the formulation of the manufactured product to improve sensory qualities that satisfy consumer demand. Traditional methods of sensory evaluation allow us to give a qualitative assessment and cannot give objective quantitative information necessary for the formation of qualitative indicators of the product. In this connection, various artificial intelligence methods have recently been used, such as fuzzy logic, machine learning, artificial neural networks and others that mimic human behavior when making a purchase decision, allowing to determine the preferences of quality attributes and establish criteria for product acceptance. The objects of research were samples of glazed cottage cheese products sold on the consumer market of the city of Kemerovo. The study was aimed at identifying the best sample of a curd product from ten commercial types according to sensory characteristics. Five criteria for the quality of samples were analyzed by an expert group consisting of 14 people. The relationship between sensory data and the ranks assigned by the expert commission was investigated using a model of artificial neural networks. As a result of the research, new data were obtained on the sensory evaluation of samples of glazed cottage cheese presented by domestic retail, 10 samples were ranked in order of decreasing quality, the concordance coefficient indicates that the opinions of experts are consistent and the data can be considered reliable. The relationship between sensory characteristics and the ranks assigned by the expert commission and the processed data using the model of artificial neural networks is established. It was possible to simulate the evaluation of samples using a neural network.