基于ga系统、多元回归与bp神经网络的葡萄酒评价体系

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1、2013高教社杯全国大学生数学建模竞赛承诺书我们仔细阅读了《全国大学生数学建模竞赛章程》和《全国大学生数学建模竞赛参赛规则》（以下简称为“竞赛章程和参赛规则”，可从全国大学生数学建模竞赛网站下载）。我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛章程和参赛规则的，如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。我们郑重承诺，严格遵守竞赛章程和参

2、赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛章程和参赛规则的行为，我们将受到严肃处理。我们授权全国大学生数学建模竞赛组委会，可将我们的论文以任何形式进行公开展示（包括进行网上公示，在书籍、期刊和其他媒体进行正式或非正式发表等）。我们参赛选择的题号是（从A/B/C/D中选择一项填写）：我们的参赛报名号为（如果赛区设置报名号的话）：所属学校（请填写完整的全名）：参赛队员(打印并签名)：1.2.3.指导教师或指导教师组负责人(打印并签名)：（论文纸质版与电子版中的以上信息必须一致，只是电子版中无需签名。以上内容请仔细核对，提交后将不再允许做任何修

3、改。如填写错误，论文可能被取消评奖资格。）日期：年月日赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：12013高教社杯全国大学生数学建模竞赛编号专用页赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：赛区评阅记录（可供赛区评阅时使用）：评阅人评分备注全国统一编号（由赛区组委会送交全国前编号）：全国评阅编号（由全国组委会评阅前进行编号）：基于GA系统、多元回归与BP神经网络的葡萄酒评价体系摘要葡萄酒评价涉及到多种指标，通常以品酒员评分作为观测值，其主观性较强。因此，分析酿酒葡萄和葡萄酒的主要理化指标，探究其之间的关联性，并找出理化指标与葡萄酒品质之间的

4、关系，建立理化指标—葡萄酒品质的模型，从而以客观的理化指标来评价葡萄酒品质，避免了品酒员主观判断。本文采用GA灰色系统理论[1]、主成分分析、多元线性回归与BP神经网络[2]等方法，解决了下列四个问题:问题一，采用灰假设检验，逐一分析两组品酒员每一评价指标的差异性，再结合指标权重，对葡萄酒总体的差异性予以评价。其具有无需分析原数据分布态，结合分项权重分析数据总体差异性的优点。对于数据可信度的判断，采用灰色可信度方法，逐一分析每一品酒员在每一样品中与平均值的灰色关联度，之后综合同组中所有品酒员的灰色关联度，得到该组的灰色可信度。数值越大说明越可

5、信。结果表明，总体情况下两组评酒员在红葡萄酒的评价中无显著差异，在白葡萄酒中存有显著差异，两组评酒员在红、白两种葡萄酒的评价中均为第二组的更可信。问题二，采用主成分分析法，将酿酒葡萄的理化指标降维，结合葡萄酒评价指标，建立酿酒葡萄评价模型，并用灰色关联分析和信息熵法分别分析酿酒葡萄理化指标和葡萄酒评价指标的权重，最后利用基于三角白化权灰色聚类模型，对葡萄酒按优、良、中、差、劣分为5类。结果表明红葡萄中9,23,20号样品为优，12,25,18,15,11号样品为劣；白葡萄中5,9,17,10,28,22,23号样品为优，12,16号样品为劣。

6、问题三，先对酿酒葡萄和葡萄酒的芳香物质进行筛选，并采用主成分分析法，将酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标、芳香物质指标降维。以葡萄酒理化指标和芳香物质指标的主成分与酿酒葡萄理化指标和芳香物质指标的主成分进行多元线性回归，分析其之间的联系。问题四，结合问题三中酿酒葡萄与葡萄酒理化指标的主成分，采用BP神经网络，以理化指标为输入层，葡萄酒评分的总分为输出层，用20组样品进行训练，并对剩余样品进行预测。分析预测值与实际值之间的偏差，从而分析利用酿酒葡萄与葡萄酒理化指标来评价葡萄酒品质的可行性。结果表明，利用BP神经网络训练后的预测结果与实际值之间误差在可控

7、范围内，利用酿酒葡萄与葡萄酒理化指标来评价葡萄酒品质是可的。利用MATLAB、SPSS、EXCLE等软件，分析了葡萄酒评价的一系列问题，建立了一套利用葡萄酒与葡萄理化指标评价葡萄酒质量的模型，扩展模型试用范围，提高精确度，将会使其在实际应用有更大的参考价值。关键词：GA灰色系统理论主成分分析多元线性回归灰色聚类BP神经网络1问题重述31确定葡萄酒质量时一般是通过聘请一批有资质的评酒员进行品评。每个评酒员在对葡萄酒进行品尝后对其分类指标打分，然后求和得到其总分，从而确定葡萄酒的质量。酿酒葡萄的好坏与所酿葡萄酒的质量有直接的关系，葡萄酒和酿酒葡萄

8、检测的理化指标会在一定程度上反映葡萄酒和葡萄的质量。附件给出了葡萄酒的评价结果，以及这些葡萄酒的和酿酒葡萄的成分数据。要求讨论下列问题，并建立数学模型：1)分析附件