Срок реализации рассыпчатых каш время


Требования к качеству блюд из круп и макаронных изделий и их хранение - Требования к качеству продуктов и блюд. Сроки хранения. - Технология приготовления блюд и обработки продуктов для детского питания. - Школьное питание

Качество каш определяют по консистенции, вкусу, запаху, цвету.

Рассыпчатая каша, выложенная в тарелку горкой, сохраняет свою форму. Крупинки легко отделяются друг от друга, хорошо сохраняют свою форму, полностью про­варены.

Вязкая горячая каша, выложенная в тарелку горкой, не расплывается. Крупинки частично слиплись и разва­рились, полностью набухли. Каша имеет вязкую консис­тенцию густой массы.

Полужидкая каша легко растекается по тарелке. Крупинки полностью набухли и разварились, потеряли форму. Чем жиже каша, тем легче она растекается. Ка­ша имеет жидкую однородную консистенцию.

Вкус каши соответствует отварной крупе, из которой она сварена. Изделия не должны иметь горький, затх­лый и подгоревший вкус и запах. Цвет манной и рисовой каши – белый, гречневой – коричневый, пшенной – жел­тый, каши из “«Геркулеса» – сероватый.

Котлеты и биточки из каш сохраняют свою форму на их поверхности-легкая поджаристая корочка темно-желтого цвета. Котлеты не должны иметь трещин. Недо­пустимо подгорание или пережаривание изделий, наличие грубой корочки. Вкус и запах соответствует каше, из которой приготовлены биточки или котлеты. Консис­тенция мягкая, изделия легко разделяются на кусочки.

Отварные макаронные изделия сохраняют свою фор­му, не слиплись, легко отделяются друг от друга. Цвет их – бело-кремовый или сероватый зависит от вида и сорта изделий. Вкус и запах соответствует макаронным изделиям. Недопустим затхлый запах.

Запеченные изделия из каш и макаронных изделий- пудинги, запеканки, лапшевник, макаронник – покрыты слегка подрумяненной корочкой, по цвету соответству­ют используемой каше. Консистенция мягкая, у пудинга нежная. Вкус и запах сладковатый. У лапшевника светло-желтый цвет, мягкая консистенция, склеенные между собой лапшинки, которые могут отделяться друг от дру­га при надавливании, вкус слегка сладковатый.

Готовые каши хранят в горячем виде на мармите при температуре 70-80° С. Вязкие каши, изделия из них, блюда из макаронных изделий хранят до 2 ч, рассыпча­тые каши – 4 ч. Жидкие каши реализуют сразу после приготовления.

жидкости следует израсходовать для вар. ки манной полужидкой каши из 8 кг крупы? Сколько готовой ка­ши получится из этого количества крупы.

Рекомендуем к прочтению:

    Похожих записей нет

Хранение зерновых - обзор

А. Лайтила, в пивоваренной микробиологии, 2015

6.9.2 Важность хранения

Хранение партий зерновых на уровне фермы или в производственных силосах можно рассматривать как наиболее важный этап послеуборочной обработки. фаза производства микотоксинов. Вода - самый важный фактор, ограничивающий рост микробов. Ячмень следует высушить сразу после сбора урожая, по крайней мере, до влажности <14%, если он хранится в течение любого периода времени и до <12.5%, чтобы исключить рост грибков во время хранения (Flannigan, 2003). Во время хранения влажность ячменя находится в равновесии с влажностью воздуха. Следовательно, зерна могут быть дополнительно высушены, или они могут поглощать воду из окружающего воздуха во время хранения. Срок хранения зерна увеличивается за счет охлаждения. Ячмень и солод следует всегда хранить в сухом и прохладном месте, чтобы избежать потенциальных рисков, связанных с ростом грибков и возможным накоплением микотоксинов. Кроме того, пустой

.

Использование R для анализа временных рядов - документация по временным рядам 0.2

Анализ временных рядов

В этой брошюре рассказывается, как использовать статистическое программное обеспечение R для выполнения простых анализов. которые распространены при анализе данных временных рядов.

Этот буклет предполагает, что читатель имеет некоторые базовые знания в области анализа временных рядов, и Основная цель буклета - не объяснение анализа временных рядов, а скорее объяснить, как проводить эти анализы с помощью R.

Если вы новичок в анализе временных рядов и хотите узнать больше о любой из концепций представленную здесь, я очень рекомендую книгу Открытого университета «Временной ряд» (код продукта M249 / 02), доступен по адресу из Магазина Открытого Университета.

В этом буклете я буду использовать наборы данных временных рядов, которые были любезно предоставлены доступный Робом Хайндманом в его Библиотеке данных временных рядов на http://robjhyndman.com/TSDL/.

Версия этого буклета в формате pdf доступна по адресу https: // media.readthedocs.org/pdf/a-little-book-of-r-for-time-series/latest/a-little-book-of-r-for-time-series.pdf.

Если вам понравился этот буклет, вы также можете проверить мой буклет по использованию R для биомедицинской статистики, http://a-little-book-of-r-for-biomedical-statistics.readthedocs.org/, и мой буклет по использованию R для многомерного анализа, http://little-book-of-r-for-multivariate-analysis.readthedocs.org/.

Чтение данных временных рядов

Первое, что вы захотите сделать для анализа данных временных рядов, - это прочитать его в R и построить временной ряд.Вы можете считывать данные в R с помощью функции scan (), который предполагает, что ваши данные для последовательных моментов времени находятся в простом текстовом файле с одним столбцом.

Например, файл http://robjhyndman.com/tsdldata/misc/kings.dat содержит данные о возрасте смерти последовательных королей Англии, начиная с с Уильямом Завоевателем (первоисточник: Hipel and Mcleod, 1994).

Набор данных выглядит так:

 Эпоха смерти сменявших друг друга королей Англии # начало с Вильгельма Завоевателя # Источник: Макнил, «Интерактивный анализ данных» 60 43 год 67 50 56 42 50 65 68 43 год 65 34 ... 

Показаны только первые несколько строк файла. Первые три строки содержат какой-то комментарий к данным, и мы хотим игнорировать это, когда читаем данные в R. Мы можем использовать это, используя параметр «skip» функции scan (), который указывает сколько строк в верхней части файла игнорировать. Чтобы прочитать файл в R, игнорируя первые три строки набираем:

> короли <- scan ("http://robjhyndman.com/tsdldata/misc/kings.dat", skip = 3) Читать 42 объекта > короли [1] 60 43 67 50 56 42 50 65 68 43 65 34 47 34 49 41 13 35 53 56 16 43 69 59 48 [26] 59 86 55 68 51 33 49 67 77 81 67 71 81 68 70 77 56 

В этом случае возраст смерти 42 последовательных королей Англии был прочитан в переменные «короли».

После того, как вы прочитали данные временного ряда в R, следующим шагом будет сохранение данных в объект временного ряда в R, так что вы можете использовать множество функций R для анализа данных временных рядов. Чтобы сохранить данные в объекте временного ряда, мы используем функцию ts () в R. Например, чтобы сохранить данные в переменной «kings» как объект временного ряда в R, мы вводим:

> kingstimeseries <- ts (короли) > kingstimeseries Временные ряды: Старт = 1 Конец = 42 Частота = 1 [1] 60 43 67 50 56 42 50 65 68 43 65 34 47 34 49 41 13 35 53 56 16 43 69 59 48 [26] 59 86 55 68 51 33 49 67 77 81 67 71 81 68 70 77 56 

Иногда набор данных временных рядов, который у вас может собираться через регулярные промежутки времени, были менее одного года, например, ежемесячно или ежеквартально.В этом случае вы можете указать номер сколько раз эти данные собирались в год с использованием параметра «частота» в функции ts (). Для данных месячных временных рядов вы устанавливаете периодичность = 12, а для данных квартальных временных рядов вы устанавливаете частота = 4.

Вы также можете указать первый год сбора данных и первый интервал в этом году, используя параметр «start» в функции ts (). Например, если первый точка данных соответствует второму кварталу 1986 года, вы должны установить start = c (1986,2).

Примером является набор данных о количестве рождений в месяц в городе Нью-Йорк, начиная с Январь 1946 г. - декабрь 1959 г. (первоначально собрал Ньютон). Эти данные доступны в файле http://robjhyndman.com/tsdldata/data/nybirths.dat Мы можем прочитать данные в R и сохранить их как объект временного ряда, набрав:

> рождений <- scan ("http://robjhyndman.com/tsdldata/data/nybirths.dat") Читать 168 статей > Birthstimeseries <- ts (рождения, частота = 12, начало = c (
.

Моделирование временных рядов / Хабр

Это небольшая статья о понимании временных рядов и основных характеристик, лежащих в основе этого.

Описание проблемы


У нас есть данные временных рядов с ежедневной и еженедельной регулярностью. Мы хотим найти способ оптимального моделирования этих данных.



Анализ временных рядов


Одна из важных характеристик временных рядов - стационарность.

В математике и статистике стационарный процесс (a.k.a. строго (строго) стационарный процесс или строго (строго) стационарный процесс) - это случайный процесс, совместное распределение вероятностей которого не изменяется при сдвиге во времени.

Следовательно, такие параметры, как среднее значение и дисперсия, если они присутствуют, также не изменяются со временем. Поскольку стационарность является допущением, лежащим в основе многих статистических процедур, используемых в анализе временных рядов, нестационарные данные часто преобразуются в стационарные.

Наиболее частой причиной нарушения стационарности являются тенденции среднего значения, которые могут быть связаны либо с наличием единичного корня, либо с детерминированным трендом.В первом случае единичного корня стохастические шоки имеют постоянный эффект, и этот процесс не является обратным к среднему. В последнем случае детерминированного тренда процесс называется стационарным процессом тренда, и стохастические шоки имеют только временные эффекты, которые возвращаются к среднему значению (т. Е. Среднее возвращается к своему долгосрочному среднему значению, которое детерминированно изменяется с течением времени в соответствии с тренд).

Примеры стационарных и нестационарных процессов


Линия тренда

Дисперсия

Белый шум - это стохастический стационарный процесс, который можно описать с помощью двух параметров: среднего и дисперсии (дисперсии).В дискретном времени белый шум - это дискретный сигнал, выборки которого рассматриваются как последовательность последовательно некоррелированных случайных величин с нулевым средним и конечной дисперсией.

Если сделать проекцию на ось y, то можно увидеть нормальное распределение. Белый шум - это гауссовский процесс во времени.

В теории вероятностей нормальное (или гауссово) распределение является очень распространенным непрерывным распределением вероятностей. Нормальные распределения важны в статистике и часто используются в естественных и социальных науках для представления случайных величин с действительными значениями, распределения которых неизвестны.Нормальное распределение полезно из-за центральной предельной теоремы. В своей наиболее общей форме, при некоторых условиях (включая конечную дисперсию), он утверждает, что средние значения выборок наблюдений случайных величин, независимо взятых из независимых распределений, сходятся по распределению к нормальному, то есть становятся нормально распределенными, когда количество наблюдений достаточно большой. Физические величины, которые, как ожидается, будут суммой многих независимых процессов (например, ошибок измерения), часто имеют почти нормальные распределения.Более того, многие результаты и методы (такие как распространение неопределенности и подгонка параметров методом наименьших квадратов) могут быть получены аналитически в явной форме, когда соответствующие переменные распределены нормально.

Предположим, что в наших данных есть тенденция. Скачки вокруг него происходят из-за множества случайных факторов, влияющих на наши данные. Например, при таком подходе очень хорошо описывается количество обслуженных запросов. Сборка мусора, промахи в кеше, подкачка страниц по ОС, многие вещи влияют на конкретное время обслуживаемого ответа.Возьмем получасовой отрезок из наших данных с 2017-08-27 12:00 до 12:30. Мы видим, что эти данные имеют тренд и некоторые колебания.

. Построим линию регрессии для определения наклона этой линии тренда.

Результаты этой регрессии:

const 916.269951

dy / dx 11,599507

Результаты означают, что const - это уровень для этой линии тренда, а dy / dx - линия наклона, определяющая насколько быстро уровень растет со временем.

Так что фактически мы уменьшаем размерность данных с 31 параметра до 2 параметров. Если мы вычтем из наших исходных данных значения нашей функции регрессии, мы увидим процесс, который выглядит как стационарный случайный процесс.

Итак, после вычитания мы можем увидеть, что тренд исчез, и мы можем предположить, что процесс в этом диапазоне является стохастическим. Но как мы можем быть уверены.

Давайте проведем тест Дики – Фуллера .

Дики – Фуллер проверяет нулевую гипотезу о том, что временной ряд имеет корень и также является стационарным, или отвергает эту гипотезу.Если мы сделаем тест Дики-Фуллера на нашем начальном срезе, мы получим

Значение теста Дики-Фуллера отклоняет нулевую гипотезу с большой уверенностью. Таким образом, наш срез временного ряда нестационарен. И мы видим, что функция автокорреляции показывает скрытые автокорреляции.

После вычитания нашей регрессионной модели из исходных данных.

Здесь мы видим, что значение теста Дики-Фуллера действительно мало и не отвергает нулевую гипотезу о нестационарности нашего среза временного ряда.Также неплохо выглядит функция автокорреляции.

Таким образом, мы произвели некоторую трансформацию наших данных и можем вращать наши данные в соответствии с наклоном нашей линии тренда.

Сегментированная регрессия данных


Сегментированная регрессия , также известная как кусочная регрессия или «регрессия с ломаной палкой», представляет собой метод регрессионного анализа, в котором независимая переменная разбивается на интервалы и выделяется отдельный отрезок линии. подходят для каждого интервала. Сегментированный регрессионный анализ также может выполняться на многомерных данных путем разделения различных независимых переменных.Сегментированная регрессия полезна, когда независимые переменные, сгруппированные в разные группы, демонстрируют разные отношения между переменными в этих регионах. Границы между сегментами - это точки останова.

На самом деле наш наклон является дискретной производной нашего нестационарного временного ряда из-за постоянного интервала наших метрических точек, который мы не можем принять во внимание dx. Следовательно, мы можем аппроксимировать наши данные как кусочную функцию, которая вычисляется с использованием дискретных производных тенденций регрессии временных рядов.

Выше показан срез данных с 26-08-2017 с 00.00 до 08.00

Похоже, есть линейная автокорреляция для каждого среза, и если мы найдем линию регрессии для каждого среза, мы можем построить модель наших временных срезов. используя сделанные нами предположения.

В результате мы получим данные, которые описываются минимальным количеством параметров, что является благоприятным за счет лучшего обобщения. Для хорошего обобщения размерность Вапника - Червоненкиса должна быть как можно меньше.

В теории Вапника – Червоненкиса размерность ВК (для размерности Вапника – Червоненкиса) является мерой емкости (сложности, выразительной силы, богатства или гибкости) пространства функций, которые могут быть изучены с помощью алгоритма статистической классификации. . Он определяется как мощность наибольшего набора точек, которые алгоритм может разрушить. Первоначально его определили Владимир Вапник и Алексей Червоненкис.

Формально возможности классификационной модели связаны с тем, насколько она может быть сложной.Например, рассмотрим пороговую обработку многочлена высокой степени: если значение многочлена больше нуля, эта точка классифицируется как положительная, иначе как отрицательная. Многочлен высокой степени может быть извилистым, поэтому он может хорошо соответствовать заданному набору обучающих точек. Но можно ожидать, что классификатор будет ошибаться по другим пунктам, потому что он слишком шаткий. Такой многочлен имеет большую емкость. Гораздо более простой альтернативой является определение порога линейной функции. Эта функция может не подходить для обучающей выборки, потому что у нее низкая пропускная способность.

Итак, в результате мы аппроксимировали наши часовые срезы с помощью сегментированной регрессии.

Объединение всех 8-часовых срезов

И сделать его стационарным стохастическим путем вычитания регрессионной модели.

И наш тест Дики-Фуллера на стационарном изображении с большой уверенностью показывает, что мы преобразовали наши данные в стационарные ряды.

Итак, у нас есть модель прогнозирования, которая описывает данные наших временных рядов.Мы уменьшили размерность наших данных в 15/30 раз!

На самом деле мы должны вернуть среднее значение прогноза нашей модели и преобразовать его обратно, используя уровень и наклон для определенного среза. Это минимизирует сумму квадратов ошибок для предсказания наших моделей.

Но мы также должны хранить дисперсию, потому что увеличение дисперсии может привести к появлению новых неизвестных факторов, и, как мы знаем из знаний предметной области, это так.

Следует также предупреждать о быстром изменении дисперсии.

Мы также хотим использовать модель ARIMA, но более общий подход лучше, и мы планируем сравнить эту модель со стандартной ARIMA для получения лучших результатов. Давайте посмотрим на наш временной ряд (зеленый цвет - всплески дисперсии выбросов)

.

Определение реализации от Merriam-Webster

Чтобы сохранить это слово, вам необходимо войти в систему.

re · al · i · zation | \ ˌRē-ə-lə-ˈzā-shən \

Определение реализации

Примеры реализации в предложении

Растет , осознание требует изменений в тренерском штабе. Эта исследовательская работа является воплощением годовой работы

Недавние примеры в сети И разве это не самая пугающая реализация из всех? - Мэри Кэдден, США СЕГОДНЯ , «Обзор: Рут Уэр вызывает озноб из-за изолированной тайны запертой двери« Один за другим »», 9 сен.2020 И хотя долгосрочные повреждения мозга и легких являются ключевыми проблемами при Covid-19, также растет осознание того, что вирус может нанести незначительный ущерб другим органам, включая воспаление сердца. - Роберт Лангрет, Bloomberg.com , «Дефицит мозга, нервная боль может мучить пациентов с Covid в течение нескольких месяцев», 28 августа 2020 г. Новая стратегия подчеркивает реализацию среди многих экономистов, которая из-за демографического старения и других факторов США В штатах может быть как низкий уровень безработицы, так и приглушенная инфляция.- Мэтт Иган, CNN , «Новая стратегия ФРС может удерживать ставки на низком уровне дольше, чем вы думаете», 27 августа 2020 г. И эта простая реализация проявляется по-разному для всех. - Сара Менкедик, Longreads , «А потом мы выросли», 10 августа 2020 г. Фактически, это реализация одной из основных целей ACT. - Кэролайн Делберт, Popular Mechanics , «Вселенная никогда не покажет свой истинный возраст, так что мы и сделаем», 16 июля 2020 г. Было много неоднозначной реакции на известие о конце рабства, ведь это было через два года после тех порабощенные должны были быть освобождены, и что реализация наверняка нанесла глубокие раны.- Келси Гурвиц, Woman's Day , «Что такое июнь? Вот все, что вам нужно знать о празднике», 17 июня 2020 г. Поскольку реализация сводится к тому, что пандемия растянется на несколько кварталов, а не на несколько месяцев, генеральные директора должны снова решить, как посоветовать своим сотрудникам вернуться в офис. - Оливер Харраз, Fortune : «Я врач и генеральный директор. Почему я не верну своих сотрудников в офис до Дня труда 2021 года», 26 августа.2020 Но затем произошло чудо на предварительных выборах в Южной Каролине, чему способствовала поддержка Джима Клайберна в последнюю минуту и ​​реализация черными избирателями , в частности, что демократы не могли позволить себе долгую, изнурительную борьбу на выборах. - Уолтер Шапиро, Новая Республика , «Джо Байден обретает голос», 21 августа 2020 г.

Эти примеры предложений автоматически выбираются из различных источников новостей в Интернете, чтобы отразить текущее использование слова «реализация».«Взгляды, выраженные в примерах, не отражают мнение Merriam-Webster или ее редакторов. Отправьте нам отзыв.

Подробнее

Первое известное использование реализации

около 1611, в значении, определенном в значении 1

Подробнее о реализации

Статистика для реализации

Процитируйте эту запись

«Реализация». Словарь Merriam-Webster.com , Merriam-Webster, https: // www.merriam-webster.com/dictionary/realization. По состоянию на 14 сентября 2020 г.

MLA Chicago APA Merriam-Webster

Дополнительные определения для реализации

re · al · i · za ·tion | \ ˌRē-ə-lə-zā-shən \

Дети Определение реализации

1 : состояние понимания или осознания чего-либо

2 : акт достижения чего-то запланированного или ожидаемого

Комментарии к реализации

Что побудило вас искать реализацию ? Расскажите, пожалуйста, где вы это читали или слышали (включая цитату, если возможно).

.

Смотрите также