葡萄酒等级划分体系模型的探究毕业论文

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1、2012年电子科技大学中山学院优秀论文葡萄酒等级划分体系模型的探究摘要针对忖前葡萄酒评价体系不完善的现状,本文对葡萄酒评价体系作出探究。对于问题一,运用单因索方差分析法,利用Matlab软件,以Anoval函数求解。求;I1p-value,显著性水平取0.05作为标准来判断那组有显著性,以及通过比较方差来判断那组数据更加可信。对于问题二,在问题一屮得到第二纽•评分更可信,因此根据该纽的评分进行分级,通过用Matlab软件的Corrcoef和Regress*1数对该组成分进彳亍相关性验证和用EXCE

2、L画出图表进行分析,找出影响葡萄酒分级的成分,然后在酿酒葡萄数据屮找出与影响葡萄洒分级相同的成分,再结合葡萄洒评分对葡萄样晶进行分级,得出葡萄样品成分的排列,结合成分的量和葡萄酒分级得出影响酿酒葡萄分级成分的范围。对于问题三,通过问题二的解答,可以知道葡萄酒和酿酒葡萄的划分级别,利用附件二的资料,对每一种理化指标的数据,根据对应的含量建立模型,运用matlab软件拟合数据,作出拟合线性图,并采用多元回归分析法进行回归分析,最后根据拟合线性图和冋归系数来分析两类理化指标Z间的关系。对于问题四,分析酿

3、酒葡萄和葡萄酒的理化指标对葡萄酒质量的影响,并论证能否用葡萄和葡萄酒的理化指标来评价葡萄酒的质量。结合题冃给出芬香物质的数据,对感官指标和理化指标进行综合分析,用MABTLE拟合感官指标和理化指标的数据,得出结论:需要结合葡萄酒的理化指标和感官指标对荊萄酒的质量进行综合评价。关键字:方差分析法分级理化指标线性相关凹归分析一、问题的重述随着我国经济的快速发展,葡萄酒M场竞争也异常激烈和无序“三精一水”、假年份、假产地酒、假酒庄,影响消费者的健康,虽然我国的GB15037-2006《葡萄酒》国家标准对

4、葡萄酒的质量作了规定,但曲于相应规范的制定工作限制,我国关于葡萄酒质量等级分划的标准还未完善,国家迫切需要制定统一的质量等级制度。确定葡萄洒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,匍萄酒和酿酒葡萄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,文章给出了某一年份一些葡萄酒的评价结果及该年份这些葡萄酒的和酿酒葡萄的成分数据。本文尝试解决以下问题:问题一:

5、由于评酒师对葡萄酒的评分存在主观性,需对评酒师的分数进行客观分析,分析两组评酒员的评价结果有无显著性茅异,哪--组结果更可信?问题二:葡萄酒的质量离不开原料酿酒葡萄的质量,所以酿酒葡萄的理化指标至关重要。需根据酿酒葡萄的理化指标和葡萄酒的质量对这些酿酒葡萄进行分级。问题三:酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标Z间的联系可能影响着葡萄酒质量,所以需建立模型,酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的联系。问题四:分析酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标对葡萄洒质量的影响,并论证能否用葡萄和葡萄酒的理化指标来评价葡萄酒的质量,能否

6、综合感官指标和理化指标,建立模型,来评价葡萄酒的质屋是问题关键所在。二、模型假设1.品酒员打分相互之间没有影响;2.品酒员对样品的给的总分是他对该样品所有方面评分的总和,并且该样品的最终得分可认为是10位品酒员打分的平均值;3.题目所给的数据真实可靠;4.酿酒方式及酿酒过程对葡萄酒的质量没有影响;5.不同种类葡萄酒的成份数据值统一标准没有差异;6•所有样品的酿造过程相同。三、符号说明n测试数量r测试水平量A因素SS各类数据源的平方和Df各类数据相应的口曲度MS各类的均方值F统计量P大于F的概率Sa

7、各组均值对总方差的偏差平方和Se各组数据对均值偏差平方和的总和四、问题分析问题一的分析我们要根据附件1的数据可知:评酒员对红洒27组样品,和白酒28组样品进行评分,每件样品都进行了两次评分,即是有两纽评分数据,题目要求分析两组评酒员的评分结果有无显著性差界,以及那一组数据更加可信,对于显著性的判断,我们采用单因索方差分析法(AnalysisOfVariance)o对于每件样品,评酒员对外观,香气,口感,及其整体评价进行打分,每一组的每件样品都有十名品酒员进行评分,故求侮个品酒员对样品酒的总分,Z斤

8、求出这十名品酒员给的总分的平均分,此平均分就是该样品的总分,葡萄酒分为门酒和红酒,我们对第一组的红洒和第二组的红酒进行方差分析法,运用matlab软件中的anoval函数可得Hip-value,及F值,通过分析就可知道那组更加具有显著性。方差是考察数据的波动性的,方差小就说明数据比较稳定,方差大就是波动性比较大,故通过比较两组数据的方差大小,就知道那一组数据更加可信。问题二的分析根据问题一可知,第二组的评酒员的评酒分数更可靠,所以选择第二组葡萄酒的数据进行处理。从评酒员对葡萄洒评分

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