Со второй половины прошлого столетия по всему миру ускорились и интенсифицировались социально-технологические процессы [1]. Примерно с этого же времени сильно изменился профиль питания как в развивающихся, так и в развитых странах. В первую очередь за счет увеличения доли потребления углеводов и жиров без соответствующего увеличения физической активности мирового населения.
Подобный сдвиг в рационах населения ряда стран, а равным образом и увеличение доли высокопроцессированных продуктов ухудшил антирадикальный статус современного человека [2]. Технологические переработки пищевого сырья привели к уменьшению в готовых продуктах веществ, обладающих антирадикальными свойствами, что в ряде случаев способствовало увеличению доли населения, страдающего свободно-радикальными патологиями [1]. С этим предположением согласуется и «Стратегия повышения качества пищевой продукции в Российской Федерации до 2030 года» от 29 июня 2016 г № 1364-р, принятая Правительством РФ, в соответствии с которой потребление пищевой продукции с низкими потребительскими свойствами является причиной снижения качества жизни и развития ряда заболеваний у населения.
Все вышесказанное делает актуальным разработку как методов оценки АРП продуктов питания, так и возможности автоматизации прогнозирования АРП для составляемых рационов.
Такого рода прогнозы возможны при сопоставлении большого числа объединенных данных, однако, big data analysis крайне затруднителен без применения актуальных подходов, к числу которых относятся и искусственные нейронные сети (далее ИНС).
Ранее в литературе, мы уже описывали стадии исследования по прогнозированию АРП как готовых продуктов питания, так и рационов. Они включали в себя стадии лабораторного исследования с применением неразрушающих методов контроля [1], далее производилось построение базы данных и обучение ИНС [4], затем следовала стадия социологического опроса населения [2] и оценка антирадикального статуса в зависимости от социоэкономического положения потребителя [5; 6]. Однако, стоит указать, что ранее мы не рассчитывали АРП рационов в зависимости от пола и физической активности человека. Это в свою очередь было положено в качестве цели для данной работы.