Использование нечеткой логики RStudio при оценке качества вина
DOI: 10.17586/1606-4313-2025-24-3-76-82
УДК 664.38
Назаров Д. М., Чугунова О.В., Панкратьева Н. А.
Ключевые слова: качество вина, вкус вина, физико-химические характеристики, анализ данных, нечеткая модель оценки.
УДК 664.38
Использование нечеткой логики RStudio при оценке качества вина
Ссылка для цитирования: Назаров Д.М., Чугунова О.В., Панкратьева Н.А. Использование нечеткой логики RStudio при оценке качества вина. // Вестник Международной академии холода. 2025. № 3. С. 76-82. DOI: 10.17586/1606-4313-2025-24-3-76-82. [Nazarov D.M., Chugunova O.V., Pankratyeva N.A. Using fuzzy logic RStudio for wine quality assessment. Journal of International Academy of Refrigeration. 2025. No 3. p. 76-82. DOI: 10.17586/1606-4313-2025-24-3-76-82]
Аннотация
Качество вина зависит от множества факторов, включая сорт винограда, климатические условия, технологии производства и хранения. С развитием технологий и увеличением объемов производства вина возникла необходимость в более системном подходе к оценке его качества. Вино является одним из наиболее сложных продуктов для оценки качества, так как традиционные методы оценки качества вина часто включают субъективную дегустацию. Для повышения субъективности оценки можно использовать дескрипторно-профильный метод дегустационного анализа. В настоящее время не существует простых критериев, позволяющих на основе анализа образца вина определить, были ли выдержаны все технологические условия при производстве или нет. Используемые критерии основаны в большей части на органолептических оценках. Подобная оценка по определению зависима от состояния эксперта-дегустатора, которое, в свою очередь, не поддается контролю. В настоящей работе нами рассматривается оценка возможности использования количественных и математических методов, таких как нечеткая логика. Результаты, полученные с помощью нечеткой системы вывода в RStudio, показали хорошую сходимость с экспертными оценками и высокий уровень интерпретируемости модели.
Аннотация
Качество вина зависит от множества факторов, включая сорт винограда, климатические условия, технологии производства и хранения. С развитием технологий и увеличением объемов производства вина возникла необходимость в более системном подходе к оценке его качества. Вино является одним из наиболее сложных продуктов для оценки качества, так как традиционные методы оценки качества вина часто включают субъективную дегустацию. Для повышения субъективности оценки можно использовать дескрипторно-профильный метод дегустационного анализа. В настоящее время не существует простых критериев, позволяющих на основе анализа образца вина определить, были ли выдержаны все технологические условия при производстве или нет. Используемые критерии основаны в большей части на органолептических оценках. Подобная оценка по определению зависима от состояния эксперта-дегустатора, которое, в свою очередь, не поддается контролю. В настоящей работе нами рассматривается оценка возможности использования количественных и математических методов, таких как нечеткая логика. Результаты, полученные с помощью нечеткой системы вывода в RStudio, показали хорошую сходимость с экспертными оценками и высокий уровень интерпретируемости модели.
Ключевые слова: качество вина, вкус вина, физико-химические характеристики, анализ данных, нечеткая модель оценки.
English
Русский
