酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标对葡萄酒质量的影响

问题四分析：
该问需要分析酿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评价葡萄酒的质量。

在第二问将葡萄酒的等级进行划分和第三问将葡萄酒和葡萄的理化指标进行筛选的基础之上，再次运用BP神经网络算法模拟酿酒过程建立关于葡萄酒质量评价的模型，从而得出葡萄与葡萄酒的理化指标对葡萄酒质量的内在关系。

基于BP神经网络的葡萄酒质量评价的模型：
与第二问相同，为了得到关于葡萄酒质量与葡萄酒和葡萄的理化指标是否存在关系，我们建立BP神经网络的综合评价模型，在此模型中，输入层为已经在第三问遴选过的葡萄和葡萄酒的指标以及经过简化处理的芳香类的物质，输出指标为第二问基础上的3个不同等级的葡萄酒。

隐含层是神经网络的工具箱决定。

在模拟过程中，我们选择前23个指标进行训练，后4个指标进行检验，运用MATLAB神经网络工具箱进行操作，得到相应的误差分析为：
从结果可以看出，二分之一的的训练样本的误差都在[0.03282，0.0693],而样本检验的最大误差达至0.2152。

由于神经网络的构建原理是在原有的数据基础之上所做的预测，能够使到信号沿着误差最小的方向传播，因此，训练样本越多结
果会越准确，而在本题中，由于训练的样本和检验样本都比较少，所以有些结果会出现较大的误差，但就总体而言，训练结果较好。