釀酒葡萄與葡萄酒理化指標(biāo)及其質(zhì)量的分析與評(píng)估

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1、釀酒葡萄與葡萄酒理化指標(biāo)及其質(zhì)量的分析與評(píng)估摘要本文通過(guò)運(yùn)用SPSS首先對(duì)兩組品酒員對(duì)葡萄酒的評(píng)價(jià)進(jìn)行了差異顯著性分析以及評(píng)Cronbach系數(shù)分析對(duì)品酒員評(píng)價(jià)的可信度進(jìn)行了分析，得到了兩組品酒員評(píng)價(jià)之間存在顯著性差異，并且第一組品酒員的評(píng)價(jià)結(jié)果更為可信。接下來(lái)我們?nèi)〉谝唤M評(píng)酒員給每個(gè)樣品酒所給出的總分的平均分表示該樣品葡萄酒質(zhì)量的量化指標(biāo)進(jìn)行相關(guān)討論我們通過(guò)對(duì)葡萄及葡萄酒的理化指標(biāo)歸一化處理，將它們之間的聯(lián)系現(xiàn)實(shí)的更為明顯，緊接著我們利用因子分析、主成分分析將決定葡萄酒質(zhì)量的因素維度較低，從而達(dá)到簡(jiǎn)化模型的目的，并通過(guò)分析將各成

2、分因子重新命名，再將命名后的主成分和評(píng)論員對(duì)葡萄酒的評(píng)價(jià)作為依據(jù)對(duì)釀酒葡萄等級(jí)評(píng)定，并引入層次分析法對(duì)評(píng)定體系進(jìn)行改進(jìn)構(gòu)想。最后利用MATLAB求解主成分因子與葡萄酒質(zhì)量之間的函數(shù)關(guān)系，并用BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行驗(yàn)證及討論。最后我們?cè)诿恳粋€(gè)問(wèn)題后面進(jìn)行了深入的反思與總結(jié)，得出了一些具體的改進(jìn)思路及方法，并得出在原有問(wèn)題上的修正。關(guān)鍵字SPSSMATLABCronbach系數(shù)分析主成分分析層次分析法BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的改進(jìn)與修正221.問(wèn)題重述隨著經(jīng)濟(jì)的日益發(fā)展，人們生活水平的不斷提高，葡萄酒的受眾隨之增加，品酒行業(yè)逐漸專(zhuān)業(yè)化。品質(zhì)

3、是現(xiàn)代葡萄酒生產(chǎn)追求的目標(biāo)之一，針對(duì)酒類(lèi)的質(zhì)量檢測(cè)也成為食品行業(yè)工作的重中之重。根據(jù)已有數(shù)據(jù)，運(yùn)用數(shù)學(xué)建模的方法，對(duì)葡萄酒進(jìn)行評(píng)價(jià)是一個(gè)重要問(wèn)題。確定葡萄酒質(zhì)量時(shí)一般是通過(guò)聘請(qǐng)一批有資質(zhì)的評(píng)酒員進(jìn)行品評(píng)。每個(gè)評(píng)酒員在對(duì)葡萄酒進(jìn)行品嘗后對(duì)其分類(lèi)指標(biāo)打分，然后求和得到其總分，從而確定葡萄酒的質(zhì)量。釀酒葡萄的好壞與所釀葡萄酒的質(zhì)量有直接的關(guān)系，葡萄酒和釀酒葡萄檢測(cè)的理化指標(biāo)會(huì)在一定程度上反映葡萄酒和葡萄的質(zhì)量。從上述相關(guān)關(guān)系出發(fā)，參考相關(guān)數(shù)據(jù)，針對(duì)釀酒葡萄與葡萄酒的理化指標(biāo)和葡萄酒的質(zhì)量這幾個(gè)變量，進(jìn)行分析并建立數(shù)學(xué)模型，討論關(guān)于葡萄酒

4、的評(píng)價(jià)問(wèn)題：特別注意指出模型中的優(yōu)點(diǎn)和不足之處，并做出改進(jìn)方向。2.符號(hào)說(shuō)明符號(hào)說(shuō)明符號(hào)說(shuō)明　第i個(gè)品酒員對(duì)第j款酒所給的總分S香氣指標(biāo)K整個(gè)品嘗的次數(shù)第i類(lèi)芳香物質(zhì)（1≤i≤8）總得分的方差Q其他影響因素　所有在第i位品酒師打分的方差k香氣指標(biāo)關(guān)于芳香物質(zhì)函數(shù)的常系數(shù)Y葡萄酒的單寧M測(cè)得葡萄酒評(píng)分X1葡萄酒的總酚Z葡萄酒標(biāo)準(zhǔn)分值（真實(shí)葡萄酒評(píng)分）X2葡萄酒的黃酮醇U外觀(guān)指標(biāo)第一組的總平均分V口感指標(biāo)　理化指標(biāo)向量W整體評(píng)價(jià)指標(biāo)　代表原來(lái)數(shù)據(jù)群體的因子α香氣指標(biāo)占總分的權(quán)重　兩類(lèi)新的性質(zhì)因子β外觀(guān)指標(biāo)占總分的權(quán)重　口感類(lèi)物質(zhì)成分因

5、子γ口感指標(biāo)占總分的權(quán)重　色澤類(lèi)物質(zhì)成分因子δ整體評(píng)價(jià)指標(biāo)占總分的權(quán)重3.模型建立與求解3.1.數(shù)據(jù)處理3.1.2.數(shù)據(jù)預(yù)處理由于試題中給出的附件酒樣品未按照順序排列，我們首先將數(shù)據(jù)進(jìn)行了預(yù)處理，每組數(shù)據(jù)均按照樣品號(hào)和品酒員號(hào)順序排列，加和得到每一劑量酒樣品的總評(píng)分?jǐn)?shù)，并求得各項(xiàng)明細(xì)指標(biāo)的平均值；其次將多組同類(lèi)理化指標(biāo)取平均值，以便分析討論，進(jìn)行模型的建立與求解。223.1.3.數(shù)據(jù)處理方法數(shù)據(jù)的預(yù)處理和部分圖示，采用辦公軟件MicrosoftExcel2010；數(shù)據(jù)的歸一化處理，采用辦公軟件MicrosoftExcel2010；

6、數(shù)據(jù)結(jié)果的顯著差異分析，采用SPSS19.0；數(shù)據(jù)結(jié)果的信度分析，采用SPSS19.0；數(shù)據(jù)結(jié)果的主成分分析，采用SPSS19.0；數(shù)據(jù)處理的擬合分析，采用MATLAB2012a3.2.問(wèn)題1.1：附件1中兩組評(píng)酒員評(píng)價(jià)結(jié)果的顯著性差異分析要比較兩組評(píng)論員之間是否具有顯著性差異，而每組有10個(gè)評(píng)論員，27或28個(gè)葡萄酒樣品，由于附件中的數(shù)據(jù)都是單項(xiàng)給出的，整體可比性不強(qiáng)，所以我們先用EXCEL將數(shù)據(jù)進(jìn)行了初步的整理（求出每個(gè)品酒員對(duì)各樣品的總分，以及各個(gè)明細(xì)樣品的平均值），以第一組對(duì)紅葡萄酒樣品一的評(píng)價(jià)為例，處理結(jié)果如表1所示：表

7、1.紅葡萄酒樣品一的評(píng)價(jià)　項(xiàng)目品酒員12345678910平均值葡萄酒樣品1外觀(guān)分析澄清度544443432433.5色調(diào)1088666686666.6香氣分析純正度655545544544.6濃度867767774646.1質(zhì)量161412121414121412121212.8口感分析純正度655545644554.8濃度866766866666.3持久性876767876666.6質(zhì)量221916191616191916161617.2平衡/整體評(píng)價(jià)11109109109999109.4總分10084788275798481

8、69757277.93.2.1.初步分析：針對(duì)處理后的數(shù)據(jù)，我們初步的想法是將每組中各個(gè)品酒員對(duì)每項(xiàng)樣品的總分作為一個(gè)樣本，因此每個(gè)樣本里將有270項(xiàng)數(shù)據(jù)。針對(duì)紅葡萄酒評(píng)價(jià)的兩組樣本，利用SPSS進(jìn)行一次相互獨(dú)立樣本之間的T檢驗(yàn)，探測(cè)兩個(gè)樣本是否具