The neural model of consumer acceptability of the product: the taste of beef evaluation

Annals of Warsaw University of Life Sciences - SGGW
Agriculture No 70 (Agricultural and Forest Engineering) 2017: 135-141
(Ann. Warsaw Univ. Life Sci. - SGGW, Agricult. 70, 2017)
DOI 10.22630/AAFE.2017.70.26

The neural model of consumer acceptability of the product: the taste of beef evaluation

KATARZYNA WOŹNIAK, MAŁGORZATA JAROS
Department of Fundamental of Technical Sciences, Warsaw University of Life Sciences - SGGW

Abstract: Consumers' taste preferences determine their sensory assessment of food quality, including meat. Seeking possibilities of beef classification in terms of its acceptability by consumers, a series of consumer tests was conducted, which allowed for obtaining information concerning sensory qualities of the meat being assessed, i.e. its tenderness, juiciness, taste, and flavour as well as overall likeness. The goal of the work was to verify whether it was possible to use a neural model for the prediction of quality classes of grilled, roast, and stewed beef, indicated by consumers. Input data for the network included sensory assessments of taste by consumers as well as assessment of acceptability, obtained during consumer tests. Networks multilayer perceptron (MLP) were confirmed to be an efficient and effective tool facilitating consumer classification of beef quality, and architecture of the best network was determined. Neural network sensitivity to each of the parameters related to consumers' taste sensations. Sensitivity analysis allowed for determination of impact of each input variable on the value of the output variable - the assessment of beef quality.

Key words: neural classification, beef, consumer acceptability, quality forecasting

Streszczenie: Modelowanie neuronowe konsumenckiej akceptowalności produktu: ocena smaku mięsa wołowego. Preferencje smakowe konsumentów w decydującym stopniu wpływają na ich ocenę sensoryczną jakości żywności, w tym także mięsa. Poszukując możliwości klasyfikacji mięsa wołowego pod względem jego akcepto-walności przez konsumentów, przeprowadzono serie testów konsumenckich, w których zebrano informacje o cechach sensorycznych smakowanego mięsa, tzn. o jego kruchości, soczystości, smaku i zapachu oraz ogólnego wrażenia. Celem pracy było sprawdzenie, czy model neuronowy można wykorzystać do predykcji wskazywanych przez konsumentów klas jakości mięsa wołowego grillowanego, pieczonego i duszonego. Danymi wejściowymi sieci były sensoryczne oceny odczuć smakowych konsumenta i oceny akceptowalności, uzyskane w testach konsumenckich. Stwierdzono, że jednokierunkowe, wielowarstwowe sieci neuronowe (MLP - ang. multilayer perceptron) mogą być skutecznym narzędziem wspomagającym konsumencką klasyfikację jakości mięsa wołowego i określono architekturę najlepszej sieci. Zbadano wrażliwość sieci neuronowej na poszczególne parametry odczuć smakowych konsumenta. Analiza wrażliwości pozwoliła na wskazanie, w jakim stopniu poszczególne zmienne wejściowe wpływają na wartość zmiennej wyjściowej - na ocenę jakości mięsa wołowego.

Please use the following format to cite the selected article:

WOŹNIAK K., JAROS M. (2017). The neural model of consumer acceptability of the product: the taste of beef evaluation. Ann. Warsaw Univ. Life Sci. - SGGW, Agricult. 70: 135-141. DOI 10.22630/AAFE.2017.70.26

Authors’ addresses:
Katarzyna Woźniak, Małgorzata Jaros
Wydział Inżynierii Produkcji SGGW
Katedra Podstaw Inżynierii
02-787 Warszawa, ul. Nowoursynowska 166, Poland
e-mail: katarzyna_wozniak@sggw.pl
          małgorzata_jaros@sggw.pl