Optimization of Beverage Formulation with Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a new optimization approach for beverage formulation using the Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). The comparison and ranking of candidates would be the essential steps for the evaluation of beverage production, which in turn requires the quality control of beverage ingredients. The quality of the beverage depends on the type and amount of the ingredients used for their preparation. This emphasizes the importance of the optimization of beverage formulation, which is addressed in this paper using the TOPSIS method. The results of this investigation show that ingredients with more impact on human health (having bigger weights) could affect the rank of drinks. The second, fourth, third and first candidates ranked first, second, third and fourth before and after the changes of criterion types and weight values. Moreover, the change of the criterion type accompanied with the increase in its concentration in the beverage had a significant impact on the candidates’ ranks. The similarity coefficient of the fourth candidate for which this ingredient concentration changed showed a decrease from 0.625 to 0.500. The optimization of beverage formulation with the modified TOPSIS algorithm showed the efficiency of the automated decision-making process with the obtainment of the same ranks in comparison with those of the analyses without the consideration of the candidates’ colors as they were used in beverages and could not determine their quality. The results in this research paper could be used for the quality improvement of drinks in the beverage industry.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».