Association of interleukins genes polymorphisms with multi-drug resistant tuberculosis in Ukrainian population

INTRODUCTION: Multi-drug resistant tuberculosis (MDR TB) is a significant health problem in some parts of the world. Three major cytokines involved in TB immunopathogenesis include IL-2, IL-4 and IL-10. The susceptibility to MDR TB may be genetically determined. The aim of the study was to assess the association of IL-2, IL-4, IL-10 gene polymorphisms with multi-drug resistant tuberculosis (MDR TB) in Ukrainian population. MATERIAL AND METHODS: We observed 140 patients suffering from infiltrative pulmonary tuberculosis (PT) and 30 apparently healthy subjects. The patients were assigned to two groups whether they suffer or do not suffer from pulmonary MDR TB. Interleukin gene (IL) polymorphisms, particularly T330G polymorphism in the IL-2 gene, C589T polymorphism in the IL-4 gene and G1082A polymorphism in the IL-10 gene were studied through polymerase chain reaction. Circulating levels of IL-2, IL-4 and IL-10 in venous blood were estimated using ELISA. RESULTS: Prior to treatment, patients with PT showed significant increase of IL-2 levels and decrease of IL-4 and IL-10 levels compared to apparently healthy subjects. Circulating IL-4 and IL-10 levels were significantly decreased whilst serum IL-2 level was significantly increased in patients with MDR TB compared to non-MDR TB. Low IL-4 and IL-10 secretion and considerable IL-2 alterations were shown to be significantly associated with mutations of homozygous and heterozygous genotypes affecting C589T polymorphism in the IL-4 gene, G1082A polymorphism in the IL-10 gene and T330G polymorphism in the IL-2 gene in patients with PT. CONCLUSIONS: Heterozygous genotype and mutations homozygous genotypes gene in polymorphisms determining specified cytokines’ production is a PT risk factor and may lead to disease progression into chronic phase. Heterozygous genotype of aforementioned cytokine genetic polymorphisms was significantly the most frequent in patients with MDR TB.INTRODUCTION: Multi-drug resistant tuberculosis (MDR TB) is a significant health problem in some parts of the world. Three major cytokines involved in TB immunopathogenesis include IL-2, IL-4 and IL-10. The susceptibility to MDR TB may be genetically determined. The aim of the study was to assess the association of IL-2, IL-4, IL-10 gene polymorphisms with multi-drug resistant tuberculosis (MDR TB) in Ukrainian population. MATERIAL AND METHODS: We observed 140 patients suffering from infiltrative pulmonary tuberculosis (PT) and 30 apparently healthy subjects. The patients were assigned to two groups whether they suffer or do not suffer from pulmonary MDR TB. Interleukin gene (IL) polymorphisms, particularly T330G polymorphism in the IL-2 gene, C589T polymorphism in the IL-4 gene and G1082A polymorphism in the IL-10 gene were studied through polymerase chain reaction. Circulating levels of IL-2, IL-4 and IL-10 in venous blood were estimated using ELISA. RESULTS: Prior to treatment, patients with PT showed significant increase of IL-2 levels and decrease of IL-4 and IL-10 levels compared to apparently healthy subjects. Circulating IL-4 and IL-10 levels were significantly decreased whilst serum IL-2 level was significantly increased in patients with MDR TB compared to non-MDR TB. Low IL-4 and IL-10 secretion and considerable IL-2 alterations were shown to be significantly associated with mutations of homozygous and heterozygous genotypes affecting C589T polymorphism in the IL-4 gene, G1082A polymorphism in the IL-10 gene and T330G polymorphism in the IL-2 gene in patients with PT. CONCLUSIONS: Heterozygous genotype and mutations homozygous genotypes gene in polymorphisms determining specified cytokines’ production is a PT risk factor and may lead to disease progression into chronic phase. Heterozygous genotype of aforementioned cytokine genetic polymorphisms was significantly the most frequent in patients with MDR TB

Związek wariantów polimorficznych genów kodujących interleukiny z występowaniem wielolekoopornej gruźlicy w populacji Ukrainy

WSTĘP: Gruźlica wielolekooporna (MDR-TB) stanowi poważny problem zdrowotny w pewnych regionach świata. Interleukiny 2 (IL-2), 4 (IL-4) i 10 (IL-10) odgrywają istotną rolę w immunopatogenezie gruźlicy. Podatność na gruźlicę wielolekooporną może być genetycznie uwarunkowana. Celem badania była ocena związku pomiędzy polimorfizmem genów IL-2, IL-4, IL-10 a występowaniem gruźlicy wielolekoopornej w populacji ukraińskiej. MATERIAŁ I METODY: Do badania włączono 140 chorych na gruźlicę naciekową i 30 osób zdrowych (grupa kontrolna). Wyodrębniono grupę chorych na gruźlicę wielolekooporną (MDR TB) i gruźlicę z zachowaną opornością na leki przeciwgruźlicze (non-MDR TB). Zbadano polimorfizm T330G genu IL-2, C589T genu IL-4 i G1082A genu IL-10 przy zastosowaniu łańcuchowej reakcji polimerazy. Stężenia IL-2, IL-4 and IL-10 w surowicy oznaczono za pomocą testu ELISA. WYNIKI: Przed leczeniem u chorych na gruźlicę stężenia w surowicy IL-2 były wyższe, a IL-4 i IL-10 niższe w porównaniu z grupą kontrolną. Stężenia IL-4 i IL-10 były istotnie niższe, podczas gdy stężenie IL-2 było istotnie wyższe w grupie MDR TB w porównaniu z pozostałymi chorymi (non- MDR TB). Opisane zmiany związane były z homozygotycznymi lub heterozygotycznymi mutacjami polimorficznymi C589T genu IL-4, G1082A genu IL-10 i T330G genu IL-2. WNIOSKI: Mutacje genów badanych cytokin mogą stanowić czynnik ryzyka gruźlicy i prowadzić do progresji i przewlekania się choroby. W grupie MDR TB genotypy heterozygotyczne badanych cytokin występowały najczęściej.WSTĘP: Gruźlica wielolekooporna (MDR-TB) stanowi poważny problem zdrowotny w pewnych regionach świata. Interleukiny 2 (IL-2), 4 (IL-4) i 10 (IL-10) odgrywają istotną rolę w immunopatogenezie gruźlicy. Podatność na gruźlicę wielolekooporną może być genetycznie uwarunkowana. Celem badania była ocena związku pomiędzy polimorfizmem genów IL-2, IL-4, IL-10 a występowaniem gruźlicy wielolekoopornej w populacji ukraińskiej. MATERIAŁ I METODY: Do badania włączono 140 chorych na gruźlicę naciekową i 30 osób zdrowych (grupa kontrolna). Wyodrębniono grupę chorych na gruźlicę wielolekooporną (MDR TB) i gruźlicę z zachowaną opornością na leki przeciwgruźlicze (non-MDR TB). Zbadano polimorfizm T330G genu IL-2, C589T genu IL-4 i G1082A genu IL-10 przy zastosowaniu łańcuchowej reakcji polimerazy. Stężenia IL-2, IL-4 and IL-10 w surowicy oznaczono za pomocą testu ELISA. WYNIKI: Przed leczeniem u chorych na gruźlicę stężenia w surowicy IL-2 były wyższe, a IL-4 i IL-10 niższe w porównaniu z grupą kontrolną. Stężenia IL-4 i IL-10 były istotnie niższe, podczas gdy stężenie IL-2 było istotnie wyższe w grupie MDR TB w porównaniu z pozostałymi chorymi (non- MDR TB). Opisane zmiany związane były z homozygotycznymi lub heterozygotycznymi mutacjami polimorficznymi C589T genu IL-4, G1082A genu IL-10 i T330G genu IL-2. WNIOSKI: Mutacje genów badanych cytokin mogą stanowić czynnik ryzyka gruźlicy i prowadzić do progresji i przewlekania się choroby. W grupie MDR TB genotypy heterozygotyczne badanych cytokin występowały najczęściej

Pregnancy in patients with tuberculosis: A TBNET cross-sectional survey

BACKGROUND: Objectives: To determine whether the incidence of tuberculosis with pregnancy is more common than would be expected from the crude birth rate; to see whether there is significant delay in the diagnosis of tuberculosis during pregnancy. METHOD: Design: A cross-sectional survey. SETTING: 13 tuberculosis clinics within different European countries and the USA. POPULATION/SAMPLE: All patients with tuberculosis seen at these clinics for a period\u2009>\u20091 year. INSTRUMENT: Questionnaire survey based on continuous data collection. MAIN OUTCOME MEASURES: number and proportion of women with tuberculosis who were pregnant; timing of diagnosis in relation to pregnancy, including those who were pregnant or delivered in the 3 months prior to the diagnosis of TB and those who developed TB within 3 months after delivery. RESULTS: Pregnancy occurred in 224 (1.5 %) of 15,217 TB patients and followed the expected rate predicted from the crude birth rate for the clinic populations. TB was diagnosed more commonly in the 3 months after delivery (n\u2009=\u2009103) than during pregnancy (n\u2009=\u200968; \u3c7 2\u2009=\u200925.1, P\u2009<\u20090.001). CONCLUSIONS: TB is diagnosed more frequently after delivery, despite variations in local TB incidence and healthcare systems

Розробка алгоритму навчання штучних нейронних мереж для інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень

The algorithm to train artificial neural networks for intelligent decision support systems has been constructed. A distinctive feature of the proposed algorithm is that it conducts training not only for synaptic weights of an artificial neural network, but also for the type and parameters of membership function. In case of inability to ensure the assigned quality of functioning of artificial neural networks due to training of parameters of artificial neural network, the architecture of artificial neural networks is trained. The choice of the architecture, type and parameters of membership function occurs taking into consideration the computation resources of the facility and taking into consideration the type and the amount of information entering the input of an artificial neural network. In addition, when using the proposed algorithm, there is no accumulation of an error of artificial neural networks training as a result of processing the information entering the input of artificial neural networks.Development of the proposed algorithm was predetermined by the need to train artificial neural networks for intelligent decision support systems in order to process more information given the unambiguity of decisions being made. The research results revealed that the specified training algorithm provides on average 16–23 % higher the efficiency of training artificial neural networks training that is on average by 16–23 % higher and does not accumulate errors in the course of training. The specified algorithm will make it possible to conduct training of artificial neural networks; to determine effective measures to enhance the efficiency of functioning of artificial neural networks. The developed algorithm will also enable the improvement of the efficiency of functioning of artificial neural networks due to training the parameters and the architecture of artificial neural networks. The proposed algorithm reduces the use of computational resources of decision support systems. The application of the developed algorithm makes it possible to work out the measures aimed at improving the effectiveness of training artificial neural networks and to increase the efficiency of information processingРазработан алгоритм обучения искусственных нейронных сетей для интеллектуальных систем поддержки принятия решений. Отличительная особенность предлагаемого алгоритма заключается в том, что он проводит обучение не только синаптических весов искусственной нейронной сети, но и вида и параметров функции принадлежности. В случае невозможности обеспечить заданное качество функционирования искусственных нейронных сетей за счет обучения параметров искусственной нейронной сети происходит обучение архитектуры искусственных нейронных сетей. Выбор архитектуры, вида и параметров функции принадлежности происходит с учетом вычислительных ресурсов средства и с учетом типа и количества информации, поступающей на вход искусственной нейронной сети. Также при использовании предложенного алгоритма не происходит накопления ошибки обучения искусственных нейронных сетей в результате обработки информации, поступающей на вход искусственных нейронных сетей. Разработка предложенного алгоритма обусловлена необходимостью проведения обучения искусственных нейронных сетей для интеллектуальных систем поддержки принятия решений, с целью обработки большего количества информации, при однозначности решений, которые принимаются. По результатам исследования установлено, что указанный алгоритм обучения обеспечивает в среднем на 16–23 % больше высокую эффективность обучения искусственных нейронных сетей и не накапливает ошибок в ходе обучения. Указанный алгоритм позволит проводить обучение искусственных нейронных сетей; определить эффективные меры для повышения эффективности функционирования искусственных нейронных сетей. Также разработанный алгоритм позволит повысить эффективность функционирования искусственных нейронных сетей за счет обучения параметров и архитектуры искусственных нейронных сетей. Предложенный алгоритм уменьшает использование вычислительных ресурсов систем поддержки и принятия решений. Использование разработанного алгоритма позволит выработать меры, направленные на повышение эффективности обучения искусственных нейронных сетей, и повысить оперативность обработки информацииРозроблено алгоритм навчання штучних нейронних мереж для інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень. Відмінна особливість запропонованого алгоритму полягає в тому, що він проводить навчання не тільки синаптичних ваг штучної нейронної мережі, але й виду та параметрів функції належності. В разі неможливості забезпечити задану якість функціонування штучних нейронних мереж за рахунок навчання параметрів штучної нейронної мережі відбувається навчання архітектури штучних нейронних мереж. Вибір архітектури, виду та параметрів функції належності відбувається з врахуванням обчислювальних ресурсів засобу та з врахуванням типу та кількості інформації, що надходить на вхід штучної нейронної мережі. Також при використанні запропонованого алгоритму не відбувається накопичення помилки навчання штучних нейронних мереж в результаті обробки інформації, що надходить на вхід штучних нейронних мереж. Розробка запропонованого алгоритму обумовлена необхідністю проведення навчання штучних нейронних мереж для інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень, з метою обробки більшої кількості інформації, при однозначності рішень, що приймаються. За результатами дослідження встановлено, що зазначений алгоритм навчання забезпечує в середньому на 16–23 % більшу високу ефективність навчання штучних нейронних мереж та не накопичує помилок в ході навчання. Зазначений алгоритм дозволить проводити навчання штучних нейронних мереж; визначити ефективні заходи для підвищення ефективності функціонування штучних нейронних мереж. Також розроблений алгоритм дозволить підвищити ефективність функціонування штучних нейронних мереж за рахунок навчання параметрів та архітектури штучних нейронних мереж. Запропонований алгоритм зменшує використання обчислювальних ресурсів систем підтримки та прийняття рішень. Використання розробленого алгоритму дозволить виробити заходи, що спрямовані на підвищення ефективності навчання штучних нейронних мереж, та підвищити оперативність обробки інформаці

Розробка методу навчання штучних нейронних мереж для інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень

A method for training artificial neural networks for intelligent decision support systems has been developed. The method provides training not only of the synaptic weights of the artificial neural network, but also the type and parameters of the membership function, architecture and parameters of an individual network node. The architecture of artificial neural networks is trained if it is not possible to ensure the specified quality of functioning of artificial neural networks due to the training of parameters of an artificial neural network. The choice of architecture, type and parameters of the membership function takes into account the computing resources of the tool and the type and amount of information received at the input of the artificial neural network. The specified method allows the training of an individual network node and the combination of network nodes. The development of the proposed method is due to the need for training artificial neural networks for intelligent decision support systems, in order to process more information, with unambiguous decisions being made. This training method provides on average 10–18 % higher learning efficiency of artificial neural networks and does not accumulate errors during training. The specified method will allow training artificial neural networks, identifying effective measures to improve the functioning of artificial neural networks, increasing the efficiency of artificial neural networks through training the parameters and architecture of artificial neural networks. The method will allow reducing the use of computing resources of decision support systems, developing measures aimed at improving the efficiency of training artificial neural networks and increasing the efficiency of information processing in artificial neural networksРазработан метод обучения искусственных нейронных сетей для интеллектуальных систем поддержки принятия решений. Метод проводит обучение не только синаптических весов искусственной нейронной сети, но и вида и параметров функции принадлежности; архитектуры и параметров отдельного узла сети. В случае невозможности обеспечить заданное качество функционирования искусственных нейронных сетей за счет обучения параметров искусственной нейронной сети происходит обучение архитектуры искусственных нейронных сетей. Выбор архитектуры, вида и параметров функции принадлежности происходит с учетом вычислительных ресурсов средства и с учетом типа и количества информации, поступающей на вход искусственной нейронной сети. Указанный метод позволяет проводить обучение отдельного узла сети и осуществлять комбинирование узлов сети. Разработка предложенного метода обусловлена необходимостью проведения обучения искусственных нейронных сетей для интеллектуальных систем поддержки принятия решений, с целью обработки большего количества информации, при однозначности решений, которые принимаются. Указанный метод обучения обеспечивает в среднем на 10–18% более высокую эффективность обучения искусственных нейронных сетей и не накапливает ошибок в ходе обучения. Указанный метод позволит проводить обучение искусственных нейронных сетей; определить эффективные меры для повышения эффективности функционирования искусственных нейронных сетей; повысить эффективность функционирования искусственных нейронных сетей за счет обучения параметров и архитектуры искусственных нейронных сетей. Метод позволит уменьшить использование вычислительных ресурсов систем поддержки и принятия решений; выработать меры, направленные на повышение эффективности обучения искусственных нейронных сетей; повысить оперативность обработки информации в искусственных нейронных сетяхРозроблено метод навчання штучних нейронних мереж для інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень. Метод проводить навчання не тільки синаптичних ваг штучної нейронної мережі, але й виду та параметрів функції належності; архітектури та параметрів окремого вузла мережі. В разі неможливості забезпечити задану якість функціонування штучних нейронних мереж за рахунок навчання параметрів штучної нейронної мережі відбувається навчання архітектури штучних нейронних мереж. Вибір архітектури, виду та параметрів функції належності відбувається з врахуванням обчислювальних ресурсів засобу та з врахуванням типу та кількості інформації, що надходить на вхід штучної нейронної мережі. Зазначений метод дозволяє проводити навчання окремого вузла мережі та здійснювати комбінування вузлів мережі. Розробка запропонованого методу обумовлена необхідністю проведення навчання штучних нейронних мереж для інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень, з метою обробки більшої кількості інформації, при однозначності рішень, що приймаються. Зазначений метод навчання забезпечує в середньому на 10–18 % більшу високу ефективність навчання штучних нейронних мереж та не накопичує помилок в ході навчання. Зазначений метод дозволить проводити навчання штучних нейронних мереж; визначити ефективні заходи для підвищення ефективності функціонування штучних нейронних мереж; підвищити ефективність функціонування штучних нейронних мереж за рахунок навчання параметрів та архітектури штучних нейронних мереж. Метод дозволить зменшити використання обчислювальних ресурсів систем підтримки та прийняття рішень; виробити заходи, що спрямовані на підвищення ефективності навчання штучних нейронних мереж; підвищити оперативність обробки інформації в штучних нейронних мережа

Method for producing fruit paste using innovative equipment

A method for the production of multicomponent fruit and vegetable paste has been developed. All components were selected considering the content of physiologically functional ingredients. The method is distinguished using the developed innovative equipment: a multifunctional apparatus for the implementation of preliminary heat treatment of raw materials; rotary film evaporator for concentrating puree. The developed devices are distinguished by increased resource efficiency due to heating with a low-temperature film electric heater with a temperature regime in the range of 45-70 °C. The study of structural and mechanical parameters and organoleptic evaluation of the prototypes allowed to reveal the rational content of raw materials in the developed paste: apples – 30%; viburnum – 20%; black chokeberry – 20%; pumpkins – 20%, beets – 10%

Вдосконалення способу виробництва конфітюру з плодоовочевої сировини

The object of research is the method of production of comfiture from fruit and vegetable raw materials. The production of comfiture using traditional technologies is characterized by the loss of physiologically functional ingredients of raw materials. Such losses can reach up to 60 % of the initial amount, depending on the temperature regime and the duration of heat treatment. A negative factor in the storage of ready-made comfitures is sugar crystallization. Equipment for the implementation of traditional processes of processing fruits and vegetables is characterized by high productivity, low efficiency and operational difficulties. Boiling in the traditional way is carried out at high-temperature conditions, which leads to a decrease in the content of functionally physiological ingredients and the nutritional value of the resulting comfitures. In the production of comfiture on the basis of fruit and vegetable raw materials, the following recipe ratio of components was used: apple – 60 %; Jerusalem artichoke – 25 %; cornelian cherry – 15 %. The improved method is characterized by gentle heat exchange operations, in particular: drying is carried out in an infrared dryer at a temperature of 40–50 °C to a dry matter content of 30–40 %. And also by further boiling of the mass in a vacuum evaporator based on a flexible film resistive radiating electric heater (FFRREH) at 50–60 °C. The use of inverted syrup in the recipe during boiling prevents sugar crystallization during storage of the finished product. Comparative analysis of the heating kinetics of comfiture from fruit and vegetable raw materials confirms the reduction in the duration of reaching the stationary mode (55 °C) when using a vacuum evaporator based on FFRREH by 1.6 times, compared with an analog apparatus. Such a hardware-constructive solution will ensure a decrease in the consumption of energy resources with a simultaneous increase in the quality characteristics of products.Объектом исследования является способ производства конфитюра с плодоовощного сырья. Производство конфитюра по традиционным технологиям характеризуются потерями физиологически функциональных ингредиентов сырья. Такие потери могут достигать до 60&nbsp;% от исходного количества в зависимости от температурного режима и продолжительности тепловой обработки. Негативным фактором в процессе хранения готовых конфитюров является кристаллизация сахара. Оборудование для реализации традиционных процессов переработки плодов и овощей характеризуется высокой производительностью, низкой эффективностью и сложностями эксплуатации. Уваривание традиционным способом реализуется при высокотемпературных режимах, что приводит к уменьшению содержания функционально физиологических ингредиентов и пищевой ценности получаемых конфитюров. При производстве конфитюра на основе плодоовощного сырья использовали следующее рецептурное соотношение компонентов: яблоко – 60&nbsp;%; топинамбур – 25&nbsp;%; кизил – 15&nbsp;%. Усовершенствованный способ характеризуется щадящими теплообменными операциями, в частности: подсушивание осуществляется в инфракрасной сушилке при температуре 40–50&nbsp;°C до содержания сухих веществ 30–40&nbsp;%. А также дальнейшим увариванием массы в вакуум-выпарном аппарате на основе гибкого пленочного резистивного электронагревателя излучающего типа (ГПРЭнИТ) при 50–60&nbsp;°C. Использование в рецептуре инвертированного сиропа при уваривании предотвращает кристаллизацию сахара при хранении готового изделия. Сравнительный анализ кинетики нагрева конфитюра из плодоовощного сырья подтверждает сокращение продолжительности выхода на стационарный режим (55&nbsp;°C) при использовании вакуум-выпарного аппарата на основе ГПРЕнИТ в 1,6 раза, по сравнению с аналоговым аппаратом. Такое аппаратурно-конструктивное решение обеспечит уменьшение расхода энергетических ресурсов с одновременным повышением качественных характеристик изделийОб’єктом дослідження є спосіб виробництва конфітюру з плодоовочевої сировини. Виробництво конфітюру за традиційними технологіями характеризуються втратами фізіологічно функціональних інгредієнтів сировини. Такі втрати можуть досягати до 60&nbsp;% від вихідної кількості в залежності від рівня температурного режиму та терміну теплової обробки. Негативним явищем є також те, що в процесі зберігання готових конфітюрів спостерігається кристалізація цукру. Обладнання для реалізації традиційних процесів переробки плодів і овочів має високу продуктивність, недостатньо уніфіковане та при цьому незручне в експлуатації. Уварювання традиційним способом реалізується за високотемпературних режимів, що призводить до зменшення вмісту функціонально фізіологічних інгредієнтів та харчової цінності отримуваних конфітюрів. Під час виробництва конфітюру на основі плодоовочевої сировини використовували наступне рецептурне співвідношення компонентів: яблуко – 60&nbsp;%; топінамбур – 25&nbsp;%; кизил – 15&nbsp;%. Вдосконалений спосіб характеризується щадними тепломасообмінними операціями, зокрема: підсушування здійснюється в інфрачервоній сушарці за температури 40–50&nbsp;°C до вмісту сухих речовин 30–40&nbsp;%. А також подальшим уварюванням маси у вакуум-випарному апараті на основі гнучкого плівкового резистивного електронагрівача випромінюючого типу (ГПРЕнВТ) при 50–60&nbsp;°C. Використання в рецептурі інвертованого сиропу при уварюванні запобігає кристалізації цукру під час зберігання готового виробу. Аналіз кінетики нагрівання конфітюру з плодоовочевої сировини підтверджує скорочення тривалості виходу на стаціонарний режим (55 °C) при використанні вакуум-випарного апарату на основі ГПРЕнВТ в 1,6 раз, в порівнянні з аналоговим апаратом. Таке апаратурне-конструктивне рішення забезпечить зменшення витрати енергетичних ресурсів з одночасним підвищенням якісних характеристик виробі

Підвищення ефективності тепломасообміну удосконаленого роторного плівкового випарника для концентрування плодоягідних пюре

An improved model of a rotary film evaporator with a cutting blade having a reflective surface and equipped with an autonomous heating system which is fed by a power supply from Peltier elements. The reflective surface of the advanced cutting blade had an area of 0.06 m2 and was heated by a flexible film resistive electric heater of radiating type with a ~15...20 W power supply. This solution provides additional heating and mixing and helps to capture the cut-off layer of puree while reducing the useful surface of the working chamber by 7 %.Most evaporators have a low heat transfer coefficient reducing the energy content of the process and final quality of the product. The heat exchange efficiency can be increased by improving the design of the film-forming element of the rotary film evaporator.The use of the proposed cutting blade with a reflective surface enables an increase in the heat transfer coefficient by approximately 20 % compared to the basic rectangular blade design. When comparing the calculated data, it can be concluded that the main indicator of resource efficiency, namely specific energy consumption for heating a unit volume of product in the RFE amounts to 408 kJ/kg compared to 1,019 kJ/kg with the basic vacuum evaporator which means a 1.97 times consumption reduction. The duration of heat treatment in the RFE is 60 s compared to 1 h in the basic VE which shows a significant reduction of raw material exposure to high temperatures. The obtained data show the effectiveness of engineering and technological solutions. The engineering and technological component of any heat and mass exchange processes, in particular the concentration of fruit-and-berry raw materials, is the main component in the production of semi-finished food products of a high degree of readinessУсовершенствована модель роторного пленочного испарителя со срезающей лопастью, обеспеченной отражающей поверхностью с автономной системой обогрева за счет преобразованной вторичной энергии элементами Пельтье. Площадь отражающей поверхности усовершенствованной срезающей лопасти составляет (0,06 м2), а ее обогрев осуществляется гибким пленочным резистивным электронагревателем излучающего типа с мощностью питания ~ 15...20 Вт. Это обеспечит дополнительный нагрев, перемешивание и улавливание срезаемых слоев пюре, уменьшая полезную поверхность рабочей камеры на 7 %.Большинство выпарных аппаратов имеют невысокий коэффициент теплообмена, снижая ресурсоэффективность процесса и конечное качество получаемой продукции. Повысить эффективность теплообмена возможно путем совершенствования конструкции пленкообразующего элемента роторного пленочного испарителя.Использование предложенной срезающей лопасти с отражающей поверхностью приводит к увеличению коэффициента теплоотдачи примерно на 20 % по сравнению с базовой конструкцией прямоугольной лопасти. Сравнивая полученные расчетные данные, можно сделать вывод, что основной показатель ресурсоэффективности, а именно удельные затраты энергии на нагрев объема единицы продукта в РПИ, – 408 кДж/кг, по сравнению с базовым вакуум-выпарным аппаратом – 1019 кДж/кг, что характеризует уменьшение расходов усовершенствованного РПИ в 1,97 раза. При этом обеспечивается продолжительность термической обработки в: РПИ – 60 с, в базовом ВВА – 1 час, соответственно, что показывает существенное снижение температурного воздействия на сырье. Инженерно-технологическая составляющая любых теплообменных процессов, в частности концентрирования плодоягодной сырья, является основной при производстве пищевых полуфабрикатов высокой степени готовностиУдосконалена модель роторного плівкового випарника зі зрізуючою лопаттю забезпеченою відбивальною поверхнею з автономною системою обігрівання за рахунок енергії живлення елементів Пельтье. Площа відбивальної поверхні вдосконаленої зрізуючої лопаті складає (0,06 м2), а її обігрів здійснюється гнучким плівковим резистивним електронагрівачем випромінювального типу з потужністю живлення ~ 15...20 Вт. Це забезпечує додаткове нагрівання, перемішування та сприяє уловлюванню шару пюре, що зрізається, зменшуючи корисну поверхню робочої камери на 7 %.Більшість випарних апаратів мають невисокий коефіцієнт теплообміну, знижуючи енергоємність процесу та кінцеву якість отримуваної продукції. Підвищити ефективності теплообміну можливо шляхом вдосконалення конструкції плівкоутворюючого елементу роторного плівкового випарника.Використання запропонованої зрізуючої лопаті з відбивальною поверхнею призводить до збільшення коефіцієнта тепловіддачі приблизно на 20 % в порівнянні з базовою конструкцією прямокутної лопаті. Порівнюючи отримані розрахункові дані можна зробити висновок, що основний показник ресурсоефективності, а саме питомі витрати енергії на нагрівання об’єму одиниці продукту в РПВ, – 408 кДж/кг, в порівнянні з базовим вакуум-випарним апаратом – 1019 кДж/кг, що характеризує зменшення витрат в 1,97 рази. При цьому тривалість термічної обробки в РПВ – 60 с, а в базовому ВВА 1 год, що показує суттєве зниження температурного впливу на сировину. Отримані дані свідчать про ефективність конструктивно-технічних рішень. Інженерно-технологічна складова будь-яких тепломасообмінних процесів, зокрема концентрування плодоягідної сировини, є основною під час виробництва харчових напівфабрикатів високого ступеня готовност

Improvement of the Method for Producing Confitures From Fruit Raw Materials

The object of research is the method of production of comfiture from fruit and vegetable raw materials. The production of comfiture using traditional technologies is characterized by the loss of physiologically functional ingredients of raw materials. Such losses can reach up to 60 % of the initial amount, depending on the temperature regime and the duration of heat treatment. A negative factor in the storage of ready-made comfitures is sugar crystallization. Equipment for the implementation of traditional processes of processing fruits and vegetables is characterized by high productivity, low efficiency and operational difficulties. Boiling in the traditional way is carried out at high-temperature conditions, which leads to a decrease in the content of functionally physiological ingredients and the nutritional value of the resulting comfitures. In the production of comfiture on the basis of fruit and vegetable raw materials, the following recipe ratio of components was used: apple – 60 %; Jerusalem artichoke – 25 %; cornelian cherry – 15 %. The improved method is characterized by gentle heat exchange operations, in particular: drying is carried out in an infrared dryer at a temperature of 40–50 °C to a dry matter content of 30–40 %. And also by further boiling of the mass in a vacuum evaporator based on a flexible film resistive radiating electric heater (FFRREH) at 50–60 °C. The use of inverted syrup in the recipe during boiling prevents sugar crystallization during storage of the finished product. Comparative analysis of the heating kinetics of comfiture from fruit and vegetable raw materials confirms the reduction in the duration of reaching the stationary mode (55 °C) when using a vacuum evaporator based on FFRREH by 1.6 times, compared with an analog apparatus. Such a hardware-constructive solution will ensure a decrease in the consumption of energy resources with a simultaneous increase in the quality characteristics of products

Розробка методики пошуку рішень з використанням удосконаленого алгоритму косяків риб

The object of research is decision support systems. The subject of research is the decision-making process in management problems using the fish school (FSH) algorithm, an advanced genetic algorithm and evolving artificial neural networks. A solution search method using an improved FSH algorithm is proposed. The study is based on the FSH algorithm for finding a solution on the object state. For training FSH, evolving artificial neural networks are used. The method has the following sequence of actions: – input of initial data; – processing of initial data taking into account the degree of uncertainty; – checking the fitness function of the solution found; – procedure of feeding fish agents (FA); – instinctive-collective FA swimming; – calculation of the center of school gravity; – collective voluntary FA swimming; – changing the FA swimming parameters; – training of FA knowledge bases. The originality of the proposed method lies in the arrangement of FA taking into account the uncertainty of the initial data, improved global and local search procedures taking into account the degree of noise of data about the state of the analysis object. The peculiarity of the proposed method is the use of an improved FA training procedure. The training procedure consists in learning the synaptic weights of the artificial neural network, the type and parameters of the membership function, the architecture of individual elements and the architecture of the artificial neural network as a whole. The use of the method makes it possible to increase the efficiency of data processing at the level of 18–25 % due to the use of additional improved procedures. The proposed method should be used to solve the problems of evaluating complex and dynamic processes in the interest of solving national security problemsОб’єктом дослідження є системи підтримки прийняття рішень. Предметом дослідження є процес прийняття рішення в задачах управління за допомогою алгоритму косяків риб (КР), удосконаленого генетичного алгориту та штучних нейронних мереж, що еволюціонують. Запропоновано методику пошуку рішень з використанням удосконаленого алгоритму КР. В основу дослідження покладений алгоритм КР – для пошуку рішення щодо стану об’єкту. Для навчання КР – використовуються штучні нейронні мережі, що еволюціонують. Методика має наступну послідовність дій: –&nbsp;введення вихідних даних; –&nbsp;оброблення вихідних даних з урахуванням ступеню невизначеності; –&nbsp;перевірка функції придатності знайденого рішення; –&nbsp;процедура годівлі агентів риб (АР); –&nbsp;інстинктивно-колективне плавання АР; –&nbsp;обчислення центру тяжіння косяка; –&nbsp;колективно-вольове плавання АР; –&nbsp;зміна параметрів плавання АР; –&nbsp;навчання баз знань АР. Оригінальність запропонованої методики полягає у розставленні АРз урахуванням невизначеності вихідних даних, удосконаленими процедурами глобального та локального опушку з урахуванням ступеню зашумленості даних про стан об’єкту аналізу. Особливість запропонованої методики полягає в використанні удосконаленої процедури навчання АР. Процедура навчання полягає в тому, що відбувається навчання синаптичних ваг штучної нейронної мережі, типу та параметрів функції належності, а також архітектури окремих елементів і архітектури штучної нейронної мережі в цілому. Використання методики дозволяє досягти підвищення оперативності обробки даних на рівні 18–25&nbsp;% за рахунок використання додаткових удосконалених процедур. Запропоновану методику доцільно використовувати для вирішення задач оцінки складних та динамічних процесів в інтересах вирішення завдань національної безпек