The 25 reference contexts in paper Marina Nikitina A., Aleksandr Zakharov N., Victoria Nasonova V., Andrey Lisitsyn B., Марина Никитина Александровна, Александр Захаров Николаевич, Виктория Насонова Викторовна, Андрей Лисицын Борисович (2017) “МОДЕЛИРОВАНИЕ КАК МЕТОД НАУЧНОГО ПОЗНАНИЯ СЛОЖНЫХ МЯСНЫХ СИСТЕМ // MODELING AS A METHOD FOR SCIENTIFIC COGNITION OF COMPLEX MEAT SYSTEMS” / spz:neicon:meat:y:2017:i:3:p:66-78

  1. Start
    5446
    Prefix
    In a meat emulsion, protein and water create a Original scientific paper которая окружает жир, т.е. иначе говоря, сырой колбасный фарш — это эмульсия жира в воде, при этом солерастворимые белки являются стабилизаторами эмульсии
    Exact
    [1]
    Suffix
    . Подобного рода мясные эмульсии относят к коагуляционным структурам, частицы которых связаны силами межмолекулярного взаимодействия в единую пространственную сетку (каркас). При последующем термическом воздействии в результате взаимодействия денатурирующих белков возникает пространственный каркас — термотропный гель, прочность которого зависит от количества и
    (check this in PDF content)

  2. Start
    5915
    Prefix
    При последующем термическом воздействии в результате взаимодействия денатурирующих белков возникает пространственный каркас — термотропный гель, прочность которого зависит от количества и степени взаимодействия микрофибриллярных белков. Под моделированием
    Exact
    [2]
    Suffix
    понимается процесс построения, изучения и применения моделей. Оно тесно связано с такими категориями, как абстракция, аналогия, гипотеза и др. Процесс моделирования обязательно включает и построение абстракций, и умозаключения по аналогии, и конструирование научных гипотез.
    (check this in PDF content)

  3. Start
    6558
    Prefix
    Моделирование — одно из фундаментальных понятий теории информации, на которой базируется любой метод научного исследования (познания). В своих знаменитых рассуждениях Аристотель (первая книга «Метафизика»
    Exact
    [3]
    Suffix
    ) о «эпистеме» (знание, наука) и «технэ» (технологии, искусства)) определяет некоторые ключевые отличия, которые часто цитируются и даже используются для анализа современной науки и техники.
    (check this in PDF content)

  4. Start
    7692
    Prefix
    Можно сказать, что «технэ» — это «эпистеме» в ее практическом применении. Современная парадигма науки и технологий (Рис. 1) гораздо сложнее и разнообразнее, чем во времена Аристотеля
    Exact
    [4–6]
    Suffix
    . В настоящее время применительно к техническим наукам различают следующие виды моделирования: — концептуальное моделирование, при котором совокупность уже известных фактов или представлений относительно исследуемого объекта или системы интерпретируется с помощью некоторых специальных знаков, символов, операций над ними или с помощью естественного или искусственных языков; ma
    (check this in PDF content)

  5. Start
    8263
    Prefix
    фактов или представлений относительно исследуемого объекта или системы интерпретируется с помощью некоторых специальных знаков, символов, операций над ними или с помощью естественного или искусственных языков; matrix, which surrounds fat; that is, in other words, raw sausage meat is an emulsion of fat in water; with that, salt soluble proteins are emulsion stabilizers
    Exact
    [1]
    Suffix
    . This kind of meat emulsions are assigned to coagulation structures, which particles are connected in the united spatial net (framework) by the forces of intermolecular interactions. As a result of the interaction of denaturing proteins during the following thermal treatment, a spatial framework, a thermotropic gel, is formed, which strength depends on an amount and degree of microfibr
    (check this in PDF content)

  6. Start
    8711
    Prefix
    As a result of the interaction of denaturing proteins during the following thermal treatment, a spatial framework, a thermotropic gel, is formed, which strength depends on an amount and degree of microfibrillar protein interaction. By the term modeling
    Exact
    [2]
    Suffix
    , a process of building, studying and using models is meant. It is closely related with such categories as an abstraction, analogue, hypothesis and so on. The modeling process necessarily includes creation of abstractions, inference by analogy and construction of scientific hypotheses.
    (check this in PDF content)

  7. Start
    9325
    Prefix
    Modeling is one of the fundamental concepts of the information theory, on which any method of scientific investigation (cognition) is based. In his famous writings, Aristotle (the first book Metaphysics
    Exact
    [3]
    Suffix
    ) about epistêmê (knowledge, science) and technê (technologies, art)) determines several key differences, which are often cited and even used for analysis of the modern science and technology.
    (check this in PDF content)

  8. Start
    10552
    Prefix
    As for the rest, technology does not differ from science: it rises over general evidence of the senses, assumes the knowledge of causes and general, and is able to teach. It can be said that technê is epistêmê in its practical use. The modern paradigm of science and technology (Fig. 1) is much more complex and diverse than in the time of Aristotle
    Exact
    [4–6]
    Suffix
    . At present, with regard to technical sciences, several kinds of modeling are distinguished: — conceptual modeling, in which a complex of already known factors or insights about an object under investigation or a system are interpreted by several special characters, symbols, operations with them or by natural or artificial languages; — физическое моделирование, пр
    (check this in PDF content)

  9. Start
    16054
    Prefix
    методов (Statistica, SPSS — Statistical Package for Social Science, MatLab, MathCad, MuMath, Statgraf, Пакет анализа в MS Excel и др.) информационно и методологически независимы от последующих технологических расчетов и проектных разработок. Обзор универсальных статистических пакетов по одному из важнейших показателей — функциональности — представлен в работе
    Exact
    [7]
    Suffix
    . Для коммерциализации и ускорения внедрения научно-исследовательских разработок в производство, перспективным является объединение знаний в области математического моделирования, информационных технологий и технологии в компьютерной системе планирования эксперимента с подсистемой технологического расчета процессов в единую компьютерную систему на общ
    (check this in PDF content)

  10. Start
    16583
    Prefix
    является объединение знаний в области математического моделирования, информационных технологий и технологии в компьютерной системе планирования эксперимента с подсистемой технологического расчета процессов в единую компьютерную систему на общей информационной и методологической основе. Разработанная в ФГБНУ «ВНИИМП им. В.М. Горбатова» система SSS Bio
    Exact
    [8]
    Suffix
    предназначена для обработки данных, полученных в ходе выполнения НИР, и оптимизации экспериментальных исследований процессов на стадии их изучения в лабораторных условиях. Путем формализации ряда этапов компьютерная система SSS Bio позволяет решить задачи оптимального планирования эксперимента, проведения статистического анализа результатов, исследования кинетики и проведения
    (check this in PDF content)

  11. Start
    17260
    Prefix
    оптимального планирования эксперимента, проведения статистического анализа результатов, исследования кинетики и проведения технологического расчета, определенного множества вариантов организации исследуемого процесса. Однако, по мнению специалиста, имеющего 20-летний опыт работы со статистическими пакетами, University of California, Los Angeles (www.ucla.edu) М. Митчела
    Exact
    [9]
    Suffix
    , если специалист не обладает достаточными знаниями и компетенциями, то даже самый совершенный программный продукт не позволит провести качественный анализ данных. (apparatus of fuzzy logic, swarm and genetic algorithms); a role of a construction tool for computer training –modeling media (multiagent modeling).
    (check this in PDF content)

  12. Start
    18895
    Prefix
    methods (Statistica, SPSS — Statistical Package for Social Science, MatLab, MathCad, MuMath, Statgraf, analysis package in MS Excel and others) are informatively and methodologically independent of the following technological calculations and project designs. A review of the universal statistical packages on one of the most important indicator, functionality, is presented in
    Exact
    [7]
    Suffix
    . To commercialize and accelerate introduction of research developments into production, consolidation of knowledge in the field of mathematical modeling, information technologies and the technology in the computer system of experiment planning with the sub-system of process technological calculation into a united computer system on the common information and methodological basis
    (check this in PDF content)

  13. Start
    19380
    Prefix
    , consolidation of knowledge in the field of mathematical modeling, information technologies and the technology in the computer system of experiment planning with the sub-system of process technological calculation into a united computer system on the common information and methodological basis is promising. The SSS Bio developed in FGBNU «The V.M. Gorbatov VNIIMP»
    Exact
    [8]
    Suffix
    is intended to process data obtained during experimental research and to optimize experimental research processes at the stage of their analysis in the laboratory conditions. By formalization of the several stages, the SSS Bio computer system allows solving problems of optimal experimental planning, carrying out statistical analysis of the results, studying kinetics a
    (check this in PDF content)

  14. Start
    20078
    Prefix
    experimental planning, carrying out statistical analysis of the results, studying kinetics and performing technological calculations for multiple organization options for a process under investigation. However, according to M. Mitchell, a specialist with 20-year experience in working with statistical packages from the University of California, Los Angeles (www.ucla.edu)
    Exact
    [9]
    Suffix
    , if a specialist does not have enough knowledge and competence than even a perfect program product will not be useful for high quality data analysis. Целью данной работы — показать возможности работы в компьютерной системе SSS Bio, осуществляющей обработку статистических данных (получение стохастической зависимости (математическая модель) методами активного и пассивного эксперим
    (check this in PDF content)

  15. Start
    35752
    Prefix
    For the reliable reflection of the processes that objectively exist in technology, it is necessary to find significant relaTable 1. The results of the analysis of variance | Табл. 1. Результаты дисперсионного анализа Mean squared deviations (MSD) associated with dispersion by parallel experiments on each level: S
    Exact
    [1]
    Suffix
    : 0.20 S[2]: 0.27 S[3]: 0.03 S[4]: 0.25 | Среднеквадратичные отклонения связанные с рассеиванием по параллельным опытам на каждом уровне: S[1]: 0,20S[2]: 0,27S[3]: 0,03S[4]: 0,25 Mean squared deviations (MSD): | Среднеквадратичные отклонения: Deviations associated with dispersion relative to overall mean (Sres): 2.02 | Отклонения, связанные с рассеиванием относительно общего среднего (Sост): 2
    (check this in PDF content)

  16. Start
    35763
    Prefix
    For the reliable reflection of the processes that objectively exist in technology, it is necessary to find significant relaTable 1. The results of the analysis of variance | Табл. 1. Результаты дисперсионного анализа Mean squared deviations (MSD) associated with dispersion by parallel experiments on each level: S[1]: 0.20 S
    Exact
    [2]
    Suffix
    : 0.27 S[3]: 0.03 S[4]: 0.25 | Среднеквадратичные отклонения связанные с рассеиванием по параллельным опытам на каждом уровне: S[1]: 0,20S[2]: 0,27S[3]: 0,03S[4]: 0,25 Mean squared deviations (MSD): | Среднеквадратичные отклонения: Deviations associated with dispersion relative to overall mean (Sres): 2.02 | Отклонения, связанные с рассеиванием относительно общего среднего (Sост): 2,02 Deviati
    (check this in PDF content)

  17. Start
    35774
    Prefix
    The results of the analysis of variance | Табл. 1. Результаты дисперсионного анализа Mean squared deviations (MSD) associated with dispersion by parallel experiments on each level: S[1]: 0.20 S[2]: 0.27 S
    Exact
    [3]
    Suffix
    : 0.03 S[4]: 0.25 | Среднеквадратичные отклонения связанные с рассеиванием по параллельным опытам на каждом уровне: S[1]: 0,20S[2]: 0,27S[3]: 0,03S[4]: 0,25 Mean squared deviations (MSD): | Среднеквадратичные отклонения: Deviations associated with dispersion relative to overall mean (Sres): 2.02 | Отклонения, связанные с рассеиванием относительно общего среднего (Sост): 2,02 Deviations associa
    (check this in PDF content)

  18. Start
    35785
    Prefix
    The results of the analysis of variance | Табл. 1. Результаты дисперсионного анализа Mean squared deviations (MSD) associated with dispersion by parallel experiments on each level: S[1]: 0.20 S[2]: 0.27 S[3]: 0.03 S
    Exact
    [4]
    Suffix
    : 0.25 | Среднеквадратичные отклонения связанные с рассеиванием по параллельным опытам на каждом уровне: S[1]: 0,20S[2]: 0,27S[3]: 0,03S[4]: 0,25 Mean squared deviations (MSD): | Среднеквадратичные отклонения: Deviations associated with dispersion relative to overall mean (Sres): 2.02 | Отклонения, связанные с рассеиванием относительно общего среднего (Sост): 2,02 Deviations associated with di
    (check this in PDF content)

  19. Start
    35893
    Prefix
    Результаты дисперсионного анализа Mean squared deviations (MSD) associated with dispersion by parallel experiments on each level: S[1]: 0.20 S[2]: 0.27 S[3]: 0.03 S[4]: 0.25 | Среднеквадратичные отклонения связанные с рассеиванием по параллельным опытам на каждом уровне: S
    Exact
    [1]
    Suffix
    : 0,20S[2]: 0,27S[3]: 0,03S[4]: 0,25 Mean squared deviations (MSD): | Среднеквадратичные отклонения: Deviations associated with dispersion relative to overall mean (Sres): 2.02 | Отклонения, связанные с рассеиванием относительно общего среднего (Sост): 2,02 Deviations associated with dispersion between levels of a factor — interlevel (Sfact): 1.27 | Отклонения, связанные с рассеиванием между
    (check this in PDF content)

  20. Start
    35903
    Prefix
    Результаты дисперсионного анализа Mean squared deviations (MSD) associated with dispersion by parallel experiments on each level: S[1]: 0.20 S[2]: 0.27 S[3]: 0.03 S[4]: 0.25 | Среднеквадратичные отклонения связанные с рассеиванием по параллельным опытам на каждом уровне: S[1]: 0,20S
    Exact
    [2]
    Suffix
    : 0,27S[3]: 0,03S[4]: 0,25 Mean squared deviations (MSD): | Среднеквадратичные отклонения: Deviations associated with dispersion relative to overall mean (Sres): 2.02 | Отклонения, связанные с рассеиванием относительно общего среднего (Sост): 2,02 Deviations associated with dispersion between levels of a factor — interlevel (Sfact): 1.27 | Отклонения, связанные с рассеиванием между уровнями ф
    (check this in PDF content)

  21. Start
    35913
    Prefix
    Результаты дисперсионного анализа Mean squared deviations (MSD) associated with dispersion by parallel experiments on each level: S[1]: 0.20 S[2]: 0.27 S[3]: 0.03 S[4]: 0.25 | Среднеквадратичные отклонения связанные с рассеиванием по параллельным опытам на каждом уровне: S[1]: 0,20S[2]: 0,27S
    Exact
    [3]
    Suffix
    : 0,03S[4]: 0,25 Mean squared deviations (MSD): | Среднеквадратичные отклонения: Deviations associated with dispersion relative to overall mean (Sres): 2.02 | Отклонения, связанные с рассеиванием относительно общего среднего (Sост): 2,02 Deviations associated with dispersion between levels of a factor — interlevel (Sfact): 1.27 | Отклонения, связанные с рассеиванием между уровнями фактора —
    (check this in PDF content)

  22. Start
    35923
    Prefix
    Результаты дисперсионного анализа Mean squared deviations (MSD) associated with dispersion by parallel experiments on each level: S[1]: 0.20 S[2]: 0.27 S[3]: 0.03 S[4]: 0.25 | Среднеквадратичные отклонения связанные с рассеиванием по параллельным опытам на каждом уровне: S[1]: 0,20S[2]: 0,27S[3]: 0,03S
    Exact
    [4]
    Suffix
    : 0,25 Mean squared deviations (MSD): | Среднеквадратичные отклонения: Deviations associated with dispersion relative to overall mean (Sres): 2.02 | Отклонения, связанные с рассеиванием относительно общего среднего (Sост): 2,02 Deviations associated with dispersion between levels of a factor — interlevel (Sfact): 1.27 | Отклонения, связанные с рассеиванием между уровнями фактора — междууров
    (check this in PDF content)

  23. Start
    42130
    Prefix
    Однако, согласно соотношению белок: вода в готовой продукции B = (Б × 4) + 10, (В — максимально допустимое содержание влаги в продукте,%; Б — массовая доля белка в продукте,%), действующему в ряде стран Евросоюза и США применительно к группе мясопродуктов высших и первых сортов, чем больше массовая доля белка в колбасных и мясных продуктах, тем больше воды в них может содержаться
    Exact
    [1]
    Suffix
    . Для большинства мясопродуктов традиционных рецептур и технологий значения соотношения вода: белок находятся в интервале от 4,1 до 5,0. Изменения функциональных свойств фарша находятся в зависимости от содержания в нем влаги, белка, жира и их соотношений.
    (check this in PDF content)

  24. Start
    45836
    Prefix
    ой продукции()104+×=БВ, (В –макс ималь но доп устим ое содержание вла ги в продукт е, %;Б –массовая доля белка в продукт е, %),действующе му в ряде стра н Ев росою за и США применитель но к гр упп е мяс опродуктов высших и пе рв ых сортов . Че м большемассов ая доля белка в колбасных и мяс ны х продукт ах, т ем б ольше в од ы в них может с одержаться
    Exact
    [1]
    Suffix
    . Для большинства мяс опродукт ов традиционных ре це пт ур и технологий значения соотношения вод а : белок находятся в интервале от 4,1 до 5,0. Fig. 6. Graphs of regression lines and sampling | Рис. 6 Графики линий регрессии и распределение выборки Analysis of the obtained results shows that with an increase in a percentage of meat raw material replacement with protein additi
    (check this in PDF content)

  25. Start
    46763
    Prefix
    protein: water ratio in the finished products B = (Б × 4) + 10, (В — maximum allowable water content in a product,%; Б — protein mass fraction in a product, %) that exists in several EC states and the USA for the group of meat products of higher and first grades, the higher protein mass fraction in sausages and meat products, the higher water they can contain
    Exact
    [1]
    Suffix
    . For most meat products of the traditional recipes and technologies, the value of the water: protein ratio is in a range from 4.1 to 5.0. Changes in the functional properties of sausage meat depend on the content of moisture, protein and fat, as well as their ratio.
    (check this in PDF content)