需要金币:1000 个金币 | 资料包括:完整论文,开题报告 | ||
转换比率:金额 X 10=金币数量, 例100元=1000金币 | 论文字数:13147 | ||
折扣与优惠:团购最低可5折优惠 - 了解详情 | 论文格式:Word格式(*.doc) |
摘要:随着我国葡萄酒产业的发展,葡萄酒生产规模的不断扩大,我国葡萄酒业面临着进口酒的激烈竞争和质量检测体系不完善带来的市场紊乱。对于这些问题,本文分析了人工品尝葡萄酒的不足之处,并提出了利用葡萄酒的理化指标来评定葡萄酒质量的好坏,对于葡萄酒质量的控制、预测和分级提供了一个有效的途径。 本文基于相关性分析,聚类分析,线性回归和主成分分析等数学方法,了解葡萄酒理化指标之间的相互关系。 首先分析两组评酒员对葡萄酒评价的差异显著性,利用t检验的方法将各指标和总评分进行检验,结果显示两组评酒员对葡萄酒的整体评价存在显著性差异,于是观察两组评分的标准差,可得第二组评酒员对葡萄酒的评分更为可靠。于是将第二组评分作为评酒员的评分。 将酿酒葡萄进行分级。从酿酒葡萄的理化指标和葡萄酒的质量评分两方面考虑。首先分析酿酒葡萄的理化指标,由于酿酒葡萄的理化指标过多,采取主成分分析法减少指标数量,利用聚类分析将酿酒葡萄进行分类。之后对葡萄酒的质量评分重新确定权重,利用熵值法得出葡萄酒的评分并排序。最后结合两方面对酿酒葡萄进行分级。 分析葡萄酒理化指标和酿酒葡萄理化指标之间的联系。利用多元线性回归的方式,分别以葡萄酒指标为因变量,酿酒葡萄的理化指标为自变量。得出关于葡萄酒和酿酒葡萄理化指标之间的多元回归方程,表示之间的关系。 构建葡萄酒的评分预测模型,将葡萄酒的评分分为外观、香气、口感三类,由于芳香物也是影响葡萄酒质量的重要原因之一,其主要影响葡萄酒的口感和香气,于是也将芳香物的指标考虑进影响评分的因素。将葡萄酒的理化指标和葡萄酒的芳香物指标作为自变量与葡萄酒的质量评分进行多元线性回归,得到预测方程,经过计算R2,所有预测方程结果都基本满意。
关键词: 葡萄酒的质量识别 t检验 主成分分析 聚类分析 线性回归
目录 摘要 Abstract 引言 1 处理数据-2 1.1问题分析-2 1.2配对样品的t检验-2 1.3可靠性检测-5 2 酿酒葡萄的分级-6 2.1葡萄的理化指标分级-6 2.2 聚类分析-8 2.3葡萄酒质量得分-9 2.4基于葡萄酒质量得分和葡萄的理化指标对酿酒葡萄的分级-11 3 酿酒葡萄和葡萄酒理化指标之间的关系-13 3.1酿酒葡萄的主成分分析-13 3.2多元线性回归-14 4 葡萄酒质量评分-16 4.1芳香物-16 4.2相关性分析-16 4.3多元线性回归-16 结论 参考文献 致谢 |