葡萄酒评价体系的数学模型及求解

本文通过对两组感官结果差异性的分析以及对葡萄与葡萄酒理化指标相关度的分析,建立了基于葡萄和葡萄酒理化指标的葡萄酒质量评价体系.本文通过双因素方差分析,得到感官评价结果的显著差异性.进而通过主成分分析法、系统聚类法、相关系数分析的联合运用得到对酿酒葡萄的分级结果.应用典型相关分析原理进一步研究葡萄与葡萄酒的理化指标之间的联系,对基于理化指标的葡萄酒质量评价体系给出了解析分析结果.     

葡萄酒质量的评价模型

本文是对2012年全国大学生数学建模竞赛A题的解答,建立了葡萄酒质量的评价模型,对葡萄和葡萄酒的理化指标与其质量的关系进行了分析.在问题1中,通过非参数检验方法检验这两组品酒员对酒的打分是否有显著性差异,利用协和系数分析检验两组品酒员对酒的打分的可靠程度.在问题2中,采用了基于SOM网络的等级分类和SPSS的聚类分析对酿酒葡萄进行分类,然后根据每一类葡萄酒得分均值对葡萄进行分级.在问题3中,以葡萄的指标数据为输入层,葡萄酒的指标数据为输出层,建立BP广义回归神经网络模型,得到两者之间的定量关系.在问题4中,首先采用灰关联模型,得出酿酒葡萄和葡萄酒理化指标和葡萄酒质量的关联度,然后建立支持向量机的回归拟合模型,得到葡萄酒和酿酒葡萄的理化指标与葡萄酒质量之间的定量关系.     

基于多元统计的葡萄酒品质因素分析

本文根据两组评酒员感官评价结果,运用多元总体的均值向量和方差的检验,得到感官评价结果的显著差异性.进而通过系统聚类法得到对酿酒葡萄的分级结果.应用相关分析原理进一步研究葡萄与葡萄酒的理化指标之间的确定性关系,建立回归模型.应用主成分分析,逐步回归等方法进行分析,结果表明,仅考虑酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标对葡萄酒质量的影响不大,不能仅用葡萄和葡萄酒的理化指标来评价葡萄酒的质量.     

基于聚类分析法的葡萄酒评价

首先通过配对T检验方法对两组评酒员对葡萄酒的评价质量数进行检验,并且计算方差均值,以选取更为可信的一组评酒员对葡萄酒的评价质量数作为葡萄酒分级的样本数据;其次通过相关分析法对葡萄酒的理化指标与酿酒葡萄的理化指标之间的联系进行分析,以选取与葡萄酒显著相关的酿酒葡萄的理化指标作为葡萄酒分级的部分指标;最后利用聚类分析法对葡萄酒分级.利用该方法可对葡萄酒进行有效评价.     

葡萄酒的评价模型

对两组评酒员的平均打分进行双样本t检验及kendall协调系数W检验,最终确定第一组评酒员更可信;然后利用基于主成分的聚类分析和评酒员对酒样平均打分,实现酿酒葡萄分类定级;采用基于主成分的多分类Logistic回归建立酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的数学模型;通过制定葡萄酒分类标准,利用基于主成分的多分类Logistic回归建立酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标与葡萄酒等级的数学模型.     

葡萄酒质量的评价与分析

针对葡萄酒与酿酒葡萄的评价,根据所给数据,利用Matlab软件,运用F检验、模糊C均值聚类、典型相关分析与回归分析方法对葡萄酒的质量、葡萄酒的理化指标与酿酒葡萄的理化指标及三者之间存在的联系进行了分析与求解,并得到较为理想的结果.     

多元非线性回归分析在葡萄酒质量评价中的应用

分析酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标与葡萄酒质量之间的相关性.在此基础上,建立了葡萄酒质量与葡萄酒主要理化指标之间多元非线性回归分析模型,通过对模型的解与原始值的比较,验证了多元非线性回归模型评价葡萄酒质量的合理性.     

应用多元回归分析进行葡萄酒质量评价建模

本文针对2012全国大学生数学建模竞赛A题,分析了葡萄酒质量人工品尝存在的不足,进而对若干种葡萄酒的原始数据进行异常值和标准化处理,利用K—W检验、信度分析等方法分析得出红葡萄酒第二组和白葡萄酒第一组的质量评价更为可信;通过相关性分析筛选芳香物质的成分,运用 TOPSIS方法的秩和排序对各类葡萄酒质量划分等级,对理化指标两独立样本进行Mann－Whitney U 检验;最后建立多元回归模型分析得出评价酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标对葡萄酒质量的影响关系,并通过Wilcoxon符号秩检验其模型的可行性。     

基于统计学的葡萄酒评价数学模型

基于统计学的方法,建立了评价葡萄酒质量的多元线性回归模型。运用t检验、F检验、秩和检验等显著性分析的方法,对葡萄酒评酒员的评价结果进行显著性分析。建立葡萄酒评酒员评分可信度指标的数学模型,对多组评酒员的评分可信度分析。对葡萄的理化指标进行因子分析、置信区间的分析,建立葡萄酒质量的分级模型。通过典型性相关分析,分析酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的联系。     

SPSS软件在葡萄与葡萄酒理化指标的相关性分析中的应用

利用SPSS软件对酿酒葡萄样品与葡萄酒样品的理化指标进行相关性分析,根据分析结果得出酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的内在联系。     

葡萄酒的评价

主要利用配对样本T检验对两组评酒员对葡萄酒的评价结果有无显著性差异及可信度问题进行探究,得到两组评酒员的评价结果没有显著性差异,第二组评酒员的评价结果更为可信的结论.然后利用因子分析和典型相关分析对酿酒葡萄及葡萄酒的理化指标进行探究,把红葡萄分为四个等级,得到酿酒葡萄在酿造的过程中醛类大多转化为醇类和酯类,醇类和酯类的量变化不大的结论.     

葡萄酒评价的数学模型

随着生活水平的不断提高,健康饮酒已经成为时尚.文章主要研究了葡萄酒的评价问题.运用t检验、主成分分析等方法,结合MATLAB,SPSS等软件有效地解决了酿酒葡萄的分级,较好地分析了酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的联系并论证了能否用葡萄和葡萄酒的理化指标来评价葡萄酒的质量等问题.对现实生活中葡萄酒的评价具有一定的指导意义.     

酿酒葡萄理化成分因子分析

酿造优质葡萄酒与原料葡萄品质有重要的关系,对酿酒葡萄质量的评价,传统的人为感官评价方法主观性强,且不适合大批量产品评价,理化指标是酿酒葡萄品质评价的有效依据.以红色酿酒葡萄为例,应用主成分分析方法对其理化指标进行因子分析,选取评价指标的主成分,经因子旋转后确定葡萄品质理化评价指标.     

酿酒葡萄与葡萄酒的评价分析模型

本文主要从酿酒葡萄的理化指标和葡萄酒的质量两个方面,利用层次分析法对酿酒葡萄的理化指标各因素和葡萄酒的质量各因素进行综合分析,建立因素判断矩阵并进行一致性检验,利用Matlab软件进行求解计算,给出了酿酒(红白)葡萄与(红白)葡萄酒的四个系列分级.其次,我们利用马克威分析系统得出线性回归方程,由“回归系数分析”表中的“显著性”可以得出葡萄酒中的物质与酿酒葡萄中的某些物质间的密切联系.     

葡萄酒的评价

该文主要讨论葡萄酒的质量评价问题,研究酿酒葡萄和所酿葡萄酒的理化指标与葡萄酒的质量的关系,给出评价方法。葡萄酒的质量对于葡萄酒制造商和购买者来说都至关重要,该文主要讨论葡萄酒的质量评价问题,研究酿酒葡萄和所酿葡萄酒的理化指标与葡萄酒的质量的关系,并给出评价方法,具有十分重要的现实意义。     

基于主成分分析法的葡萄酒质量评价

针对葡萄酒的质量,通过有关数据分析,运用Matlab中主成分分析方法提取主要影响指标,在此基础上,运用模糊C均值聚类方法得到酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标,并在一定程度上反映了它们的质量.运用相关系数分析和典型相关分析方法,得到酿酒葡萄和葡萄酒的各项理化、感官指标及质量问题间的关系.     

基于神经网络权值抽取与粒度一致性的葡萄酒的质量评价探讨

能否用葡萄和葡萄酒的理化指标来评价葡萄酒的质量,这是近年来葡萄酒评价领域的热门研究课题.为了研究这一问题,本文先用主成份分析简化理化指标和芳香物质,建立BP神经网络确定这些指标关于葡萄酒质量的权重.在分析理化指标是否能评价葡萄酒质量的问题上,我们引入粒度一致性的概念,结合线性加权分析法与灰度关联分析,对评价问题进行粒度一致性分析.实验数据证明,葡萄和葡萄酒的理化指标对葡萄酒质量有影响,但不能全面评价葡萄酒质量.本文所使用的该种组合分析方法,对葡萄酒质量的量化评价具有重要指导意义.     

基于多元统计分析的葡萄酒质量评定体系的探究

本文的模型是探究用葡萄和葡萄酒的理化指标评定葡萄酒质量的统计问题.研究以多元统计分析为理论基础,综合聚类、方差分析、相关性分析、因子分析等方法,通过建立葡萄酒的理化指标和质量的关系模型,定量地描述了葡萄酒的理化指标和葡萄酒质量的关系,对研究用葡萄和葡萄酒的理化指标评定葡萄酒质量,提供了理论依据,为设计葡萄酒以及改善葡萄酒的质量有重要意义.     

酿酒葡萄和葡萄酒成分间的典型性相关分析

根据酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标,按“逐步降维,保留信息”的思想建立模型,把原来多个变量划为几个综合指标,并对这些综合指标进行研究,以简化问题的求解过程;因酿酒葡萄和葡萄酒质量间的内在联系及变化规律具有随机性、理化指标信息过大,先进行变量替换,分别选取15个、8个综合变量替代原变量,再对酝酿葡萄与酝酿葡萄酒主成分分析,最后进行典型相关分析.     

酿酒葡萄的等级判别方法研究

针对酿酒葡萄分类问题,在没有明确分类情况下,提出模糊C均值聚类和自主神经网络算法,在已知葡萄酒质量评分结果的前提下,首先对酿酒葡萄的理化指标和葡萄酒质量的数据进行极差归一化处理;运用模糊C均值聚算法得到分类隶属度矩阵和分类中心,并用自主神经网络无监督的学习方式成功地将酿酒葡萄分为三个等级．可以作为葡萄酒生产的参考。