ДОСЛІДЖЕННЯ ТЕХНОЛОГІЇ ВИЛУЧЕННЯ ЯБЛУК ПЕВНОГО РІЗНОВИДУ В УМОВАХ ХАРЧОВОЇ ПРОМИСЛОВОСТІ ІЗ ЗАСТОСУВАННЯМ МЕТОДІВ КЛАСТЕРИЗАЦІЇ

Автор(и)

  • Л. О. Цвіркун Донецький національний університет економіки і торгівлі імені Михайла Туган-Барановського (м. Кривий Ріг, Україна),
  • С. Л. Цвіркун Криворізький національний університет (м. Кривий Ріг, Україна)
  • О. О. Бондаренко Донецький національний університет економіки і торгівлі імені Михайла Туган-Барановського (м. Кривий Ріг, Україна),

Ключові слова:

технологія, сортування, характеристики яблок, різновиди яблук, харчова промисловість, яблука

Анотація

Мета. Метою статті є дослідження технології вилучення яблук певного різновиду в умовах харчової промисловості.

Методи. У роботі для розбиття яблук на певні різновиди, представлені декількома видами, застосовані методи чіткої і нечіткої кластеризації.

Результати. Зазначено, що на попередньому етапі сортування відбувається вилучення маленьких яблук, битих, неякісних, а також з дефектами; за розміром, різновидом, кольором яблука сортують вже згодом на виробництві. Акцентовано увагу на тому, що належність яблук до певного різновиду може бути визначена за кількома параметрами, а саме розмір (d), вага (m), колір (g), тому для виконання цієї операції доцільно використовувати операцію кластеризації. Запропоновано для розбиття яблук на певні різновиди, представлені декількома сортами, застосовувати методи чіткої і нечіткої кластеризації. Аналіз досліджень показав, що чітка кластеризація характеристик яблук X означає розбиття даних на певне число взаємовиключних підмножин з подібними характеристиками, які притаманні певному різновиду. При цьому, вважають, що кількість різновидів відомо. За допомогою класичної теорії множин чітка кластеризація визначається як сімейство підмножин, які відповідають умовам: всі об’єкти розподілені за кластерами, кожен об’єкт належить тільки одному кластеру, жоден з кластерів не порожній. Було встановлено, що з-поміж методів чіткої кластеризації для вирішення задачі розпізнавання яблук за сортами найбільш ефективними є методи K-means та К-medoid, які визначають належність кожного набору характеристик яблук для одного з кластерів. Інтерпретовано результати нечіткої кластеризації яблук за алгоритмами (Fuzzy C-means, Густафсона-Кесселя, Гаса-Ґева). Представлено результати нечіткого розбиття у вигляді тривимірного графіка. Запропоновано для розбиття яблук на певні різновиди, представлені декількома сортами, схожість показників яких дозволить вилучити певний різновид яблук із загального потоку метод, що дозволяє здійснювати розпізнавання певних сортів яблук шляхом нечіткої кластеризації його характеристик з використанням алгоритму Густафсона-Кесселя і подальшої апроксимації гауссовими функціями належності проекцій результатів кластеризації на безліч вхідних даних.

Завантаження

Дані завантаження ще не доступні.

##submission.downloads##

Опубліковано

2023-06-22