ANALISI DELLE RISPOSTE DI UN PANEL DI ASSAGGIATORI PER MEZZO DI UNA RETE NEURALE ARTIFICIALE

La rete di Kohonen e' un tipo di rete neurale capace di categorizzare dei pattern sulla base dei loro attributi. Nel presente lavoro una rete di questo tipo e' stata usata per classificare alcuni prodotti alimentari di diverse marche. I prodotti, quali pomodori pelati e derivati, come passata, concentrato e polpa, sono stati raccolti sul mercato nel corso di tre anni, '92, '93, '94, ed analizzati sensorialmente all'interno di un'industria alimentare da un gruppo professionale di assaggiatori, precedentemente selezionati ed addestrati. L'analisi e' stata eseguita mediante la valutazione sensoriale di vari attributi, quali colore, impurita', consistenza, odore e sapore, scelti in modo tale da poter descrivere al meglio le caratteristiche di ogni prodotto di ogni specifica marca, e prossimi a quelli valutati da un normale consumatore nella scelta di acquisto e di uso di un prodotto alimentare. Le valutazioni degli assaggiatori, espresse con voti, sono state, dopo un'opportuna codifica, presentate ad una rete neurale. Ai valori prodotti dalla rete, che rappresentano le vicinanze spaziali dei prodotti, e' stata applicata l'analisi delle componenti principali ed i valori dei punteggi sono stati utilizzati per visualizzare le relazioni reciproche tra le diverse marche. Il metodo ha consentito di rilevare, con velocita' ed accuratezza, somiglianze e differenze tra le marche, ed anche alcune informazioni sui mutamenti delle impostazioni produttive nel corso degli anni.