Eastern-European Journal of Enterprise Technologies
Not a member yet
10487 research outputs found
Sort by
Використання насіння чіа для покращення структурних характеристик та нутрієнтного складу збивних цукерок
No full textThe object of this study is the technology of whipped candies with the introduction of whole and crushed chia seeds. Whole seeds were added at the stage of whipping the protein (% of the mass of dry egg albumin), and crushed seeds were added during the preparation of the milk-fat mixture (% of the mass of fat). The introduction of the additive solves the task of improving the structural characteristics of whipped candy masses and candies made on their basis. The issue of improving the nutritional composition of products has also been resolved.
It was established that the introduction of whole chia seeds (up to 50 % of the mass of dry egg albumin included) contributes to the improvement of the foaming of brewed protein masses during whipping and to the reduction of their density. Increasing the dosage of chia causes the deterioration of these indicators. In view of this, it is recommended to limit its dosage to 50 % of the weight of dry albumin when adding whole seeds to the brewed whipped protein mass.
It was noted that when adding whole/crushed chia seeds in the amount of (50/40) %, (50/50) %, and (50/60) % of the mass of dry albumin/fat, the viscosity of unstructured candy masses increases slightly. Due to this, the duration of their structure formation is reduced, and the rate of shrinkage decreases. Whipped candies from such masses, compared to the control ones, are characterized by higher values of adhesion, strength, and density indicators. However, the visual deterioration of the porosity and compaction of the structure is characteristic only of the samples with the content of whole/crushed seeds (50/60) %. That is, the rational dosage of whole/crushed chia seeds is (50/50) % of the weight of dry albumin/fat.
Such products are characterized by improved nutrient composition. In particular, the content of proteins and non-starch polysaccharides increases, the balance of fats improves, and the content of micronutrients such as polyphenols, minerals, and vitamins increases significantlyОб’єктом дослідження є технологія збивних цукерок з внесенням цілого та подрібненого насіння чіа. Ціле насіння додавали на етапі збивання білку (% від маси сухого яєчного альбуміну), а подрібнене – під час отримання молочно-жирової суміші (% від маси жиру). Внесенням добавки вирішується проблема покращення структурних характеристик збивних цукеркових мас та виготовлених на їх основі цукерок. Також вирішується питання покращення нутрієнтного складу виробів.
Встановлено, що внесення цілого насіння чіа (до 50 % від маси сухого яєчного альбуміну включно) сприяє покращенню піноутворення заварених білкових мас під час збивання та зниженню їх густини. Підвищення дозування чіа спричиняє погіршення даних показників. З огляду на це рекомендовано за внесення цілого насіння до завареної збитої білкової маси обмежувати його дозування на рівні 50 % від маси сухого альбуміну.
Відмічено, що за внесення цілого/подрібненого насіння чіа в кількості (50/40) %, (50/50) % та (50/60) % від маси сухого альбуміну/жиру в’язкість неструктурованих цукеркових мас дещо підвищується. За рахунок цього скорочується тривалість їх структуроутворення та знижується показник усадки. Збивні цукерки з таких мас, порівняно з контрольними, характеризуються вищими значеннями показників адгезії, міцності та щільності. Однак візуальне погіршення пористості та ущільнення структури притаманне лише зразкам з вмістом цілого/подрібненого насіння (50/60) %. Тобто раціональне дозування цілого/подрібненого насіння чіа становить (50/50) % від маси сухого альбуміну/жиру.
Таким виробам притаманне покращення нутрієнтного складу. Зокрема, збільшується вміст білків, некрохмальних полісахаридів, покращується збалансованість жирів та суттєво підвищується вміст мікронутрієнтів: поліфенолів, мінеральних речовин та вітаміні
Розробка підходу до побудови адаптованої моделі забезпечення процесів теплової готовності транспортного засобу за витратами палива та викидами відпрацьованих газів
No full textThe research object is the processes of changes in fuel consumption and harmful emissions of engines and vehicles during their operation.
The investigated problem consists in the lack of an approach to the construction of an adapted model for analytical studies of the thermal readiness processes of vehicles with petrol-powered engines.
An approach to ensuring vehicle thermal preparation based on fuel consumption and exhaust gas emissions is proposed. The essence of the improved algorithm and model lies in accounting for the specifics of warm-up processes based on the developed thermal preparation cycle for vehicle engines.
A feature of the improved approach is the incorporation of experimental research results and features of thermal preparation processes.
The field of practical application of the improved approach is the thermal readiness processes of vehicles with engines adapted to work on gasoline and LPG, focusing on fuel consumption and exhaust gas emissions.
Improvements have been made to the enlarged algorithm of the mathematical model for ensuring vehicle thermal preparation processes. This includes considering fuel supply and thermal readiness features, as well determining fuel consumption and emissions.
The peculiarity of the proposed model is that it allows systematic simulation of thermal preparation processes, taking into account factors and processes that cannot be investigated experimentally. This is validated by the model’s adequacy test, showing that data deviation is within the statistical error range from 4.4 to 5.2 %.
The application of the developed approach ensures comprehensive consideration of the specifics of thermal preparation processes and supports decision-making for evaluating results according to the relevant criteriaОб’єкт дослідження – процеси зміни витрати палива і викидів шкідливих речовин двигунів і транспортних засобів під час їх експлуатації.
Проблема, що досліджувалась, полягає у відсутності підходу до побудови адаптованої моделі здійснення аналітичного дослідження процесів теплової готовності транспортного засобу з двигуном, працюючим на бензині.
Запропоновано підхід щодо забезпечення теплової підготовки транспортного засобу за витратами палива та викидами відпрацьованих газів. Суть удосконаленого алгоритму і моделі полягає в урахуванні особливостей процесів прогріву і базується на розробленому циклі теплової підготовки транспортного двигуна.
Особливістю удосконаленого підходу є урахування результатів експериментльного дослідження і особливостей процесів теплової підготовки.
Сферою практичного застосування удосконаленого підходу є процеси теплової готовності транспортного засобу з двигуном, адаптованим для роботи на бензині і LPG, за витратами палива та викидів відпрацьованих газів.
Виконано удосконалення укрупненого алгоритму математичної моделі забезпечення процесів теплової підготовки транспортного засобу. Враховані особливості подачі палива і теплової готовності, а також визначення витрат палива та викидів.
Особливістю запропонованої моделі є те, що вона дозволяє проводити моделювання процесів теплової підготовки системно з урахуванням факторів і процесів, які не можливо дослідити експериментально. Це пов'язано з тим, що перевірка адекватності моделі показала, що відхилення даних знаходиться в межах статистичної похибки і склало від 4,4 до 5,2%.
В результаті застосування розробленого підходу повноцінно забезпечені можливості урахування особливостей процесів теплової підготовки і прийняття рішення щодо оцінювання результатів за відповідними критеріям
Виявлення мережевих спільнот за допомогою модифікованого критерію модулярності
No full textThe object of this study is complex networks whose model is undirected weighted ordinary (without loops and multiple edges) graphs. The task to detect communities, that is, partition the set of network nodes into communities, has been considered. It is assumed that such communities should be non-overlapped. At present, there are many approaches to solving this task and, accordingly, many methods that implement it. Methods based on the maximization of the network modularity function have been considered. A modified modularity criterion (function) has been proposed. The value of this criterion explicitly depends on the number of nodes in the communities. The partition of network nodes into communities with maximization by such a criterion is significantly more prone to the detection of small communities, or even singleton-node communities. This property is a key characteristic of the proposed method and is useful if the network being analyzed really has small communities. In addition, the proposed modularity criterion is normalized with respect to the current number of communities. This makes it possible to compare the modularity of network partitions into different numbers of communities. This, in turn, makes it possible to estimate the number of communities that are formed, in cases when this number is not known a priori. A method for partitioning network nodes into communities based on the criterion of maximum modularity has been devised. The corresponding algorithm is suboptimal, belongs to the class of greedy algorithms, and has a low computational complexity – linear with respect to the number of network nodes. As a result, it is fast, so it can be used for network partitioning. The method devised for detecting network communities was tested on classic datasets, which confirmed the effectiveness of the proposed approachОб’єктом досліджень є складні мережі, моделлю яких є неорієнтовані зважені звичайні (без петель та кратних ребер) графи. Розглядається проблема визначення спільнот, тобто розбиття множини вузлів мережі спільноти. При цьому вважається, що такі спільноти повинні бути такими, що попарно не перетинаються. Наразі існує багато підходів до вирішення цієї проблеми та, відповідно, багато методів, які її реалізують. Розглядаються методи, які грунтуються на максимізації функції модулярності мережі. Запропоновано модифікований критерій (функцію) модулярності. Значення цього критерію явним чином залежить від кількості вузлів у спільнотах. Розбиття вузлів мережі на спільноти з максимізацією за таким критерієм є суттєво більш схильним до виділення малих спільнот, або навіть одноосібних вузлів. Ця властивість є визначальною характеристикою запропонованого метода та є корисною у разі, якщо мережа, яка аналізується, дійсно має малі спільноти. Крім того, запропонований критерій модулярності є нормованим відносно поточної кількості спільнот. Це дає змогу порівнювати між собою модулярність розбиттів мережі на різну кількість спільнот. Це, в свою чергу, дає змогу оцінити кількість спільнот, які формуються, у тих випадках, коли ця кількість апріорі невідома. Розроблено метод розбиття вузлів мережі на спільноти за критерієм максимуму модулярності. Відповідний алгоритм є субоптимальним, відноситься до класу жадібних, та має низьку обчислювальну складність – лінійну відносно кількості вузлів мережі. Внаслідок цього він є швидким, тому може застосовуватись для розбиття мереж на спільноти. Проведене тестування розробленого методу виявлення мережевих спільнот на класичних датасетах, яке підтвердило ефективність запропонованого підход
Розробка адаптивного багатоканального кореляційного автокомпенсатора активних шумових завад на основі процедури ортогоналізації Грама-Шмідта
No full textThe object of the study is the process of adapting a multi-channel correlation sidelobe canceller to work in conditions of radio-electronic countermeasures based on the Gram-Schmidt orthogonalization procedure. The proposed approach allows developing a fast, recursive algorithm for searching for optimal values of weight coefficients. Such an algorithm will ensure fast adaptation of the sidelobe canceller to a complex interference-target situation, which can change rapidly. The obtained result of the coefficient of suppression of active noise interference in a constant value approaches the optimal value determined by the Wiener-Hopf equation, which indicates the effectiveness of the proposed approach.
By using the Gram-Schmidt orthogonalization procedure, it was possible to obtain high stability of the procedures for calculating the optimal values of weight coefficients, in contrast to other considered approaches. The proposed approach can be practically implemented in existing radar systems for suppressing active noise interference.
During the study, it was found that the adaptive multi-channel correlation sidelobe canceller in a steady-state mode works similarly to adaptive phased antenna arrays - it has the same efficiency in spatial signal selection and in compensation of active noise interference.
When suppressing four active noise interference, the suppression coefficient is –23.35 dB. With an increase in the number of interferences at the input of the four-channel sidelobe canceller, the suppression level deteriorates rapidly. With five, six, seven, eight interferences – –22.90 dB, –21.54 dB, –20 dB, –17.02 dB, respectively. Such changes are due to the number of active interferences, which is greater than the number of compensation channelsОб’єктом дослідження є процес адаптації багатоканального кореляційного автокомпенсатора до роботи в умовах радіоелектронної протидії на основі процедури ортогоналізації Грама-Шмідта. Запропонований підхід дозволяє розробити швидкихй, рекурсивний алгоритм пошуку оптимальних значень вагових коефіцієнтів. Такий алгоритм забезпечить швидку адаптацію автокомпенсатора до складної завадо-цільової обстановки, яка може швидко змінюватися. Отриманий результат коефіцієнту подавлення активних шумових завад у сталому значенні наближається до оптимального значення, визначеного за рівнянням Вінера-Хопфа, що свідчить про ефективність запропонованого підходу.
За рахунок використання процедури ортогоналізації Грама-Шмідта вдалося отримати високу стійкість процедур обчислення оптимальних значень вагових коефіцієнтів, на відміну від інших розглянутих підходів. Запропонований підхід може бути практично реалізований в існуючих системах радіолокації для подавлення активнх шумових завад.
В ході дослідження виявлено, що адаптивний багатоканальний кореляційний автокомпенсатор в усталеному режимі працює аналогічно до адаптивних фазованих антенних решіток – має однакову ефективність при просторовій селекції сигналів та при компенсації активно шумових завад.
При подавленні чотирьох активно шумових завад коефіцієнт придушення становить –23.35 дБ. При збільшенні кількості завад на вході чотириканального компенсатора, рівень подавлення стрімко погіршується. При п’яти, шести, семи, восьми завадах: –22.90 дБ, –21.54 дБ, –20 дБ, –17.02 дБ відповідно. Такі зміни обумовлені кількістю активних завад, яка є більшою за кількість компенсаціних каналі
Розпізнавання мін за допомогою мобільного додатку
No full textThe object of the research is the detection of explosive objects in an image, with a particular focus on the identification of anti-personnel landmines. The objective of this research is to develop effective tools for the recognition of landmines.
A mobile application for the recognition of explosive objects, trained on a deep learning model using landmine replicas, has been developed. The application was tested on images of actual landmines. The model utilized in the application exhibited a recall rate of 89% (calculated as the ratio of correctly identified landmines to the total number of landmines present in the image). The results indicated that the recall rate for a specific category of landmines was less than that observed for the others. The average time required for offline image recognition was 2.1 seconds.
This paper presents the results of the evaluation of the effectiveness of the mobile application for landmine detection and classification. Furthermore, it describes the ways in which the application allows for the improvement of the model through the collection of data from users. It also describes the architecture and interface of the application, as well as an analysis of its potential applications in landmine recognition.
The efficacy of the mobile application can be attributed to its intuitive interface, the high accuracy of the deep learning model, and the capacity to obtain user feedback promptly. The program enables not only the identification of hazardous objects but also the transmission of data for the enhancement of the model.
The mobile application has the potential to be utilized for a multitude of tasks pertaining to the detection of explosive objects, in addition to enhancing the precision of the model. Furthermore, the app can be utilized in training centers for deminers and in mine-contaminated areas. The mobile application can be employed to identify unknown explosive objects and enhance the efficacy of deep learning models. The resulting models can be leveraged in the future to automate the demining processОб'єктом дослідження є розпізнавання вибухонебезпечних предметів на зображенні. Основна увага приділяється ідентифікації протипіхотних мін. Дослідження спрямоване на розробку ефективних інструментів для розпізнавання мін.
Розроблено мобільний додаток для розпізнавання вибухонебезпечних предметів за допомогою моделі глибокого навчання, навченої на репліках мін. Додаток протестований на зображеннях справжніх мін. Модель, що використовується в додатку, продемонструвала повноту 89 % (відношення кількості правильно розпізнаних мін до загальної кількості досліджуваних мін на зображенні). За допомогою програми було виявлено, що для одного з класів мін повнота була нижчою, ніж для інших. Середній час розпізнавання зображення в офлайн режимі склав 2.1 секунди.
Представлено результати оцінки ефективності мобільного додатку для розпізнавання і класифікації мін. Також описано, як додаток дозволяє покращувати модель завдяки збору даних від користувачів. Описано архітектуру та інтерфейс програми, а також проаналізовано перспективи її застосування для розпізнавання мін.
Ефективність мобільного додатку зумовлена його простотою використання, високою точністю моделі глибокого навчання та можливістю легкого отримання зворотного зв'язку від користувачів. Програма дозволяє не тільки розпізнати небезпечні об'єкти, а й за бажанням відправити дані для покращення моделі.
Мобільний додаток може бути використаний для вирішення широкого кола завдань, пов'язаних з виявленням вибухонебезпечних предметів, а також для покращення точності моделі. Додатково, програма може бути використана в навчальних центрах для саперів, а також безпосередньо на місцевості, забрудненій мінами. Мобільний додаток може бути використаний для ідентифікації невідомих вибухонебезпечних об'єктів та покращення роботи моделей глибокого навчання. Отримані моделі можуть бути використані в майбутньому для автоматизації процесу розмінуванн
Обґрунтування параметричного температурного режиму під час пожежі на трансформаторах, розміщених в захисних конструкціях
No full textThe object of this study was the change in temperature during a fire on transformers located in protective structures. Investigating the change in temperature during a fire on transformers located in protective structures is one of the priority tasks for protecting the economy and national security of the country. The studies solved the problem of fire resistance of the enclosing structures of protective structures in which the transformer is located. The fire resistance of enclosing structures has been confirmed by meeting the conditions related, in particular, to the calculated value of the critical temperature of the material.
The selection of the calculation scenario for investigating the temperature regime during a fire on a transformer located in a protective structure was carried out according to two scenarios of the occurrence and spread of fires. The study demonstrated temperature changes in the protective structure during the burning of the transformer based on data of the temperature sensor installed at heights of 1 m, 10 m, and 18 m above the place of occurrence of combustion. Certain conditions were taken into account for the calculation scenarios of the spread of fire and changes in the temperature effect on building structures. Cases when an automatic water fire extinguishing system is functioning and not functioning in the protective structure were taken into account.
In order to substantiate the temperature regime during a transformer fire, the conditions of the greatest impact of temperature on building structures were adopted. The following conditions were accepted: there is no automatic fire extinguishing system in the protective room; temperature sensor readings were located at a level of 18 m from the floor level of the protective structure. The calculation of the temperature regime during a transformer fire, which is located in the protective structure, was carried out using a field model, employing the reaction of simple stoichiometry (transformer oil can contain only carbon, hydrogen, oxygen, and nitrogen atoms).
Based on the results of this study, a modified temperature regime during a fire on transformers located in protective structures was substantiated. The maximum temperature range for a developed fire was from 900 °C to 1100 °C.
A standardized time (up to 30 minutes) has also been established during which the building structures of protective structures must withstand the effects of the modified temperature regimeОб’єктом дослідження була зміна температури під час пожежі на трансформаторах, що розташовані в захисних конструкціях. Дослідження зміни температури під час пожежі на трансформаторах, що розташовані в захисних конструкціях, є одним із пріоритетних завдань захисту економіки і національної безпеки країни. У дослідженнях вирішувалась проблема вогнестійкості огороджувальних конструкцій захисних споруд, в яких розміщено трансформатор. Вогнестійкість огороджувальних конструкцій підтверджується виконанням умов, пов’язаних, зокрема із розрахунковим значенням критичної температури матеріалу.
Вибір розрахункового сценарію дослідження температурного режиму під час пожежі на трансформаторі, який розміщено в захисній конструкції, проведено за двома сценаріями виникнення та поширення пожеж. Дослідження продемонструвало зміни температури в захисній конструкції під час горіння трансформатора за даними датчика температури, що встановлено на висотах 1 м, 10 м та 18 м над місцем виникнення горіння. Для розрахункових сценаріїв поширення пожежі та зміни температурного впливу на будівельні конструкції ураховано певні умови. Ураховано випадки, коли у захисній конструкції функціонує і не функціонує автоматична водяна система пожежогасіння.
З метою обґрунтування температурного режиму під час пожежі трансформаторів приймались умови найбільшого впливу температури на будівельні конструкції. Такими умовами прийнято наступні: в захисному приміщенні відсутня автоматична система пожежогасіння; покази датчиків температури розташовувались на рівні 18 м від рівня підлоги захисної конструкції. Розрахунок температурного режиму під час пожежі трансформатора, який розташований в захисній конструкції, проведено за польовою моделлю, використовуючи реакцію простої стехіометрії (трансформаторне мастило може містити тільки атоми вуглецю, водню, кисню та азоту).
За результатами дослідження обґрунтовано модифікований температурний режим під час пожежі на трансформаторах, що розташовані в захисних конструкцій. Максимальний діапазон температур для розвиненої пожежі склав від 900 °С до 1100 °С.
Також встановлено нормований час (до 30 хв.) під час якого будівельні конструкції захисних конструкцій повинні витримувати вплив модифікованого температурного режим
Оцінка та оптимізація наївного алгоритму байєса для систем виявлення вторжень за використанням набору даних USB-IDS-1
No full textThis study takes a look into the application of the Naive Bayes machine learning algorithm to enhance the accuracy of Intrusion Detection Systems (IDS). The primary focus is to assess the algorithm's performance in detecting various types of network attacks, particularly Denial of Service (DoS) attacks. This research proposes using Naive Bayes to improve intrusion detection systems that struggle to keep pace with evolving cyber threats. This study evaluated the efficiency scores of the Naive Bayes classifying model for two different dependency scenarios and identified strong and weak properties of this model. The Naive Bayes classifier demonstrated satisfactory results in detecting network intrusions, especially in binary classification scenarios where the goal is to distinguish normative and malicious traffic due to its simplicity and efficiency. However, its performance declined in multi-class classification tasks, where multiple types of attacks need to be differentiated. The study also highlighted the importance of data quality and quantity in training machine learning models because of the impact of those parameters on the model efficiency. The USB-IDS-1 dataset, while useful, has limitations in terms of the variety of attacks. Using datasets with a wider range of attack types could significantly improve the accuracy of IDS. The findings of this research can be applied to such domains as network security, cybersecurity, and data science. The Naive Bayes classifier can be integrated into IDS systems to enhance their ability to detect and respond to cyber threats. However, it is essential to consider the limitations of the algorithm and the specific conditions of its environment. To maximize the effectiveness of the Naive Bayes classifier, it could be promising to optimize and normalize the data to improve the accuracy of the model and combine Naive Bayes with the other machine learning algorithms to address its limitationsУ цьому дослідженні розглядається застосування наївного алгоритму машинного навчання Байєса для підвищення точності систем виявлення вторгнень (СВВ). Основна увага полягає в оцінці ефективності алгоритму при виявленні різних типів мережевих атак, зокрема атак типу «відмова в обслуговуванні». У цьому дослідженні пропонується використовувати наївний баєсів класифікатор для вдосконалення систем виявлення вторгнень, яким важко йти в ногу з кіберзагрозами, що розвиваються. У цьому дослідженні було оцінено показники ефективності моделі наївного баєсового класифікатора для двох різних сценаріїв залежності та визначено сильні та слабкі властивості цієї моделі. Наївний баєсів класифікатор продемонстрував задовільні результати у виявленні мережевих вторгнень, особливо в сценаріях бінарної класифікації, де метою є розрізнення нормативного та шкідливого трафіку завдяки його простоті та ефективності. Однак його продуктивність знизилася в завданнях багатокласової класифікації, де потрібно розрізняти кілька типів атак. Дослідження також підкреслило важливість якості та кількості даних у навчанні моделей машинного навчання через вплив цих параметрів на ефективність моделі. Набір даних USB-IDS-1, хоч і корисний, але має обмеження щодо різноманітності атак. Використання наборів даних із ширшим діапазоном типів атак може значно підвищити точність СВВ. Результати цього дослідження можна застосувати до таких областей, як мережева безпека, кібербезпека та наука про дані. Наївний баєсів класифікатор можна інтегрувати в системи СВВ, щоб покращити їхню здатність виявляти кіберзагрози та реагувати на них. Однак важливо враховувати обмеження алгоритму та специфічні умови його середовища. Щоб максимізувати ефективність наївного баєсового класифікатора, може бути перспективним оптимізувати та нормалізувати дані, щоб підвищити точність моделі та поєднати наївний баєсів класифікатор з іншими алгоритмами машинного навчання, щоб усунути його обмеженн
Визначення закономірностей процесу гідролізу лактози у рідких концентратах демінералізованої сироватки
No full textThe object of this study was the process of milk sugar hydrolysis in liquid whey concentrates. The problem solved was the intensification of the lactose hydrolysis reaction in liquid whey concentrates through the use of a combination of leavening and enzyme preparations. Patterns in the lactose hydrolysis process in liquid concentrates of demineralized whey were studied.
It was established that the use of an enzyme preparation for liquid whey concentrates does not make it possible to achieve a degree of lactose hydrolysis higher than 75–77 % within 10 h. The simultaneous use of enzyme and leavening preparations for 6 hours ensures the conversion of more than 95 % of lactose for concentrates with a mass fraction of dry substances of 10–30 % and more than 90 % for a 40 % concentrate. The rational duration of lactose hydrolysis in demineralized whey concentrates for the combination of preparations is 6 hours for 10 and 20 % concentrates, and 8 h for 30 and 40 % concentrates, which enables lactose hydrolysis at the level of 96.8–100 %. The rheological properties of concentrates with a solids content of 30 and 40 % indicate that these systems have a high ability to restore the structure.
The dynamics of monosaccharide formation during hydrolysis are similar for 10 and 20 % concentrates, in which galactose slightly predominates the systems. Data on the increase in glucose content in fermented 30 and 40 % concentrates contradict the known data regarding the consumption of glucose by the acidophilic bacillus and its conversion to galactose. This may indicate suppression of the activity of the acidophilic bacillus under conditions of increased osmotic pressure in the concentrates.
The results of the work could be used in the technology of whey ice cream, as well as dairy products that require adjustment of the chemical composition, primarily in terms of protein and lactose contentОб’єктом дослідження був процес гідролізу молочного цукру у рідких концентратах сироватки. Проблемою, що вирішувалася, була інтенсифікація реакції гідролізу лактози у рідких концентратах сироватки за рахунок використання комбінації заквашувального та ферментного препаратів. Досліджено особливості процесу гідролізу лактози у рідких концентратах демінералізованої сироватки.
Встановлено, що застосування ферментного препарату для рідких концентратів сироватки не дозволяє досягти ступеня гідролізу лактози вище ніж 75–77 % протягом 10 год. Одночасне застосування ферментного та заквашувального препаратів протягом 6 год забезпечує конверсію понад 95 % лактози для концентратів з масовою часткою сухих речовин 10–30 % та понад 90 % для 40 %-го концентрату. Раціональною тривалістю гідролізу лактози у концентратах демінералізованої сироватки за комбінації препаратів є 6 год для концентратів 10 та 20 % та 8 год для концентратів 30 та 40 %, що забезпечує гідроліз лактози на рівні 96,8–100 %. Реологічні властивості концентратів з масовою часткою сухих речовин 30 та 40 % вказують на те, що ці системи володіють високою здатністю до відновлення структури.
Динаміка утворення моносахаридів під час гідроліщу є подібною для концентратів 10 та 20 %, де у системах незначно переважає галактоза. Дані щодо переважання вмісту глюкози у ферментованих 30 та 40 % концентратах суперечать відомій інформації відносно споживання глюкози ацидофільною паличкою та її перетворення до галактози. Це може вказувати на пригнічення активності ацидофільної палички в умовах підвищеного осмотичного тиску у концентратах.
Результати роботи можуть бути використані у технології морозива сироваткового, а також молочних продуктів, що потребують коригування хімічного складу, в першу чергу за вмістом білка і лактоз
Впровадження дистиляції знань при розробці прогнозної моделі для визначення ефективності професійної освіти на авіатранспорті з використанням машинного навчання
No full textThe object of this research is the performance of air transportation vocational education. The problem in this research that must be solved is the complexity of the model in machine learning which requires a long processing time and requires high resources, so the knowledge transfer process in knowledge distillation must be carried out carefully so that the student model can capture and reproduce knowledge from the teacher's model. without loss of accuracy and problems such as Good Corporate Governance, Organizational Flexibility, and Strategic Change Management variables, which are interrelated and difficult to model accurately. The results obtained are in the form of a model that can predict vocational education performance by utilizing machine learning and knowledge distillation. The interpretation of this research is to apply the XGBoost machine learning algorithm and knowledge distillation. The characteristics and characteristics obtained are that the teacher model has the best performance in terms of loss, while the student model with distillation shows a significant reduction in loss compared to training without distillation. Thus, the distillation process is proven to help student models capture knowledge from teacher models, producing prediction accuracy of up to 90 % and being an efficient alternative in predicting the influence of main factors on the performance of air transportation vocational education. These findings are expected to provide a significant contribution to the development of more efficient and effective prediction models in the context of vocational education, especially in the field of air transportationОб’єктом даного дослідження є результативність авіатранспортної професійно-технічної освіти. Проблема в цьому дослідженні, яку необхідно вирішити, полягає в складності моделі в машинному навчанні, яка потребує тривалого часу обробки та потребує великих ресурсів, тому процес передачі знань у дистиляції знань має здійснюватися ретельно, щоб модель студента могла захопити та відтворювати знання за зразком учителя без втрати точності та таких проблем, як змінні належного корпоративного управління, організаційної гнучкості та управління стратегічними змінами, які взаємопов’язані та їх важко точно змоделювати. Отримані результати представлені у формі моделі, яка може передбачити продуктивність професійної освіти за допомогою машинного навчання та дистиляції знань. Інтерпретація цього дослідження полягає у застосуванні алгоритму машинного навчання XGBoost і дистиляції знань. Отримані характеристики полягають у тому, що модель викладача має найкращі показники щодо втрат, тоді як модель студента з дистиляцією демонструє значне зменшення втрат порівняно з навчанням без дистиляції. Таким чином, доведено, що процес дистиляції допомагає моделям студентів отримувати знання від моделей викладачів, забезпечуючи точність прогнозування до 90 % і будучи ефективною альтернативою для прогнозування впливу основних факторів на результативність професійної освіти з повітряного транспорту. Очікується, що ці висновки внесуть значний внесок у розробку ефективніших моделей прогнозування в контексті професійно-технічної освіти, особливо у сфері повітряного транспорт
Оптимізація передачі даних в сенсорних мережах для посилення контролю ефективності озонатора
No full textThe main object of the research is the efficiency of real-time ozonator control based on sensor networks. The study addressed the issue of low efficiency in ozonator control systems and the lack of reliability and speed in real-time data transmission. The research revealed that changes in pressure and temperature have a direct impact on ozone concentration. This finding made it possible to increase the ozonator's productivity by 15 %, reduce energy consumption by 10 %, and improve system reliability by 20 %. The key features of the results include the ability to monitor ozone levels in real-time, maintaining the stability of the ozonator, and optimizing its performance. Additionally, sensor networks ensured fast and accurate data delivery, enhancing the energy efficiency and reliability of the system. These results were explained based on experimental data that demonstrated how changes in pressure and temperature affect ozone concentration. The use of sensor networks contributed to increased system stability, reduced energy consumption, and improved control accuracy. The obtained results can be applied to ozonator systems and other fields requiring real-time environmental monitoring and control. The methods proposed in the study provide opportunities for optimizing industrial processes, reducing costs, and achieving sustainable development goalsОсновним об’єктом дослідження є ефективність керування озонатором у режимі реального часу на основі сенсорних мереж. Дослідження стосувалося проблеми низької ефективності систем керування озонаторами та недостатньої надійності та швидкості передачі даних у реальному часі. Дослідження показало, що зміни тиску і температури безпосередньо впливають на концентрацію озону. Ця знахідка дозволила підвищити продуктивність озонатора на 15 %, зменшити енергоспоживання на 10 % і підвищити надійність системи на 20 %. Ключові характеристики результатів включають можливість моніторингу рівня озону в режимі реального часу, підтримання стабільності озонатора та оптимізацію його продуктивності. Крім того, сенсорні мережі забезпечували швидку та точну передачу даних, підвищуючи енергоефективність і надійність системи. Ці результати були пояснені на основі експериментальних даних, які продемонстрували як зміни тиску та температури впливають на концентрацію озону. Використання сенсорних мереж сприяло підвищенню стабільності системи, зниженню споживання енергії та підвищенню точності керування. Отримані результати можуть бути застосовані до озонаторних систем та інших галузей, що потребують моніторингу та контролю навколишнього середовища в режимі реального часу. Методи, запропоновані в дослідженні, надають можливості для оптимізації промислових процесів, зниження витрат і досягнення цілей сталого розвитк