葡萄酒的评价模型_李东旭
红酒的好评语100字通用
红酒的好评语100字通用
红酒的好评语100字通用：
1. 这款红酒色泽鲜艳，香气浓郁，口感丰满，回味悠长，让人陶醉其中。
2. 这瓶红酒浓厚的果香令人难以抗拒，入口顺滑，细腻的口感让人流连忘返。
3. 这款红酒经过精心酿造，散发出诱人的橡木香和成熟水果的香气，让人欲罢不能。
4. 红酒内含丰富的单宁和柔顺的酸度，口感平衡而且细腻，让人体验到红酒的醇厚与优雅。
5. 这瓶红酒口感饱满且丰富，带有丰富的浆果和香料的味道，每一口都像是一次感官盛宴。
6. 这款红酒的口感柔和，味道浓郁，带有复杂的层次感，展现出红酒的独特魅力。
7. 红酒的余韵令人印象深刻，令人回味无穷，细腻的口感和丰富的风味让人爱不释口。
8. 这瓶红酒具有悠扬的果香和丰富的口感，是一款令人难以抗拒的佳酿。
9. 这款红酒色泽美丽，口感饱满，独特的风味让人感受到它独特的品质。
10. 这瓶红酒口感浓郁而细腻，带有优雅的香气，是一款让人赞叹不已的美酒。
请注意，以上描述只是一些通用的好评语，具体的红酒好评也取决于其品牌、产地、口感以及个人口味偏好。
葡萄酒好评30字145条
葡萄酒好评30字145条《葡萄酒好评30字145条》这是优秀的好评怎么写文章，希望可以对您的学习工作中带来帮助！1、喜欢红丝绒，喜欢高甜度，不是甜酒那种甜，除西拉之后又找到一种适合我的口感2、品牌好，质质量优，用了满意，而且价格便宜，畅流也是很快，下会还会继续光顾的3、物流很快，三天就收到了！价格实惠质量也不错已经在这家店买了三次很划算！4、简直速度太快啦，比任何地方买都划算，包装特别专业、喜欢可以下手哈。
绝对的满意还会再来…^_^5、赶上双十一的价格，非常实惠！一下子买了两箱慢慢喝，经常喝这牌子的红酒，口感纯正。
6、这款来自新西兰怀拉拉帕产区的黑皮诺干红，果香芬芳，口感浓郁，感觉不错。
7、比超市买的便宜多了，品牌旗舰店不用担心是假酒，螺旋盖女孩子开起来也很方便。
8、快递速度很快哦酒的颜色很漂亮味道还不知道留着跨年和男朋友一起喝嘻嘻猫猫友情出镜9、整箱6支装很棒包装的很好没有破损扔好店推荐必出精品哈哈就等过朋友回来一起品尝了10、一直喝袋鼠，非常大爱的红酒品牌，霞多丽喝过几次，口感也非常好，这次买了三箱，能喝到双11了！11、是扔品质上过来的，非常棒的一次购物，这性价比也太高了呢！第一次喝红酒，感觉不错12、说句实话，外国酒价格虚不知底，但若同价位的外国真酒的话，还是外国红酒有底蕴13、评价晚了，商家很细心还送了海马刀，谢谢！酒还没有细品，品过之后再追评。
14、这个是在一次部门聚会的时候品尝到的，味道不错，葡萄酒均为半干红酒。
包装安全。
15、宝贝发货速度很快，三天就到了，包装很好，没有一点破损，酒非常好喝，小瓶很方便，喝完下次还来16、一直喝袋鼠，非常大爱的红酒品牌，霞多丽喝过几次，口感也非常好，这次买了三箱，能喝到双11了！17、酒感觉还不错，这个活动价格购买的挺划算，包装严实没有破损情况，相信天猫国际18、在盒马超市有看到过这个酒，旗舰店做活动价格比盒马还要便宜，可以囤一些19、宝贝收到了，物流很快，正好端午和家人一起享受，口感很好，会一直回购的20、不错的，拿回家就喝了，导入杯子酒香浓郁，好喝,不刮喉，酒味纯正，不错不错大爱21、不错的，拿回家就喝了，导入杯子酒香浓郁，好喝,不刮喉，酒味纯正，不错不错大爱22、这个居然没有木塞･ω･｀)我家也没其它塞子，只好上保鲜膜先顶着。
葡萄酒的质量评价及影响因素分析
葡萄酒的质量评价及影响因素分析作者：袁少州阚黎来源：《科技视界》2014年第12期【摘要】本文首先计算各评酒员在所有葡萄酒样品打分与均值差的平方和来确定该评酒员的准确度，从而确定葡萄酒的分级。
再利用主成分分析法、系统聚类分析法完成对酿酒葡萄的分级。
最后用逐步回归法建立模型，说明了可以用葡萄和葡萄酒的理化指标来评价葡萄酒的质量。
【关键词】主成分分析法；系统聚类分析法；逐步回归法【Abstract】In order to evaluate the a ccuracy of the wine tasters’， we first calculate the quadratic sum of difference between the mean score and the score given by that wine taster， then classify the grape wine. Using principal components analysis and systematical clustering method，we classify the grape. At last， we apply the stepwise regression method to build a model，indicating that the quality of the grape wine can be evaluated by the physical and chemical indexes of the grape and the wine.【Key words】Principal components analysis；Systematical clustering method；Stepwise regression method0 引言葡萄酒的质量一般利用对评酒员对其各项指标的打分求和进行评价，而酿酒葡萄的好坏与葡萄酒的质量有很大的关系[1]。
a题 葡萄酒的评价
a题葡萄酒的评价
葡萄酒的评价可以从几个方面进行：
1.外观：评估葡萄酒的颜色、透明度和光泽。
一般来说，红葡
萄酒的颜色可以从浅红色到深紫色，白葡萄酒可以从浅黄色到琥珀色。
2.气味/香气：品评葡萄酒时，可以尝试寻找酒中的各种香气，如水果香气（如樱桃、黑莓、柑橘、柠檬等）、花香、木香（如橡木桶中的香气）、香料香气等。
3.口感：感受葡萄酒在口腔中的质地和口感。
这包括葡萄酒的
酸度、单宁（对于红葡萄酒而言）、甜度、酒体（轻、中、重）等。
4.口味：品尝葡萄酒时，可以辨别出其中的味道，如水果味、
香料味、坚果味、巧克力味等。
5.余味：葡萄酒的余味指的是在咽下葡萄酒后，口腔中留存的
味道和感觉。
余味的持久性和质地可以影响葡萄酒的评价。
当然，葡萄酒的评价不仅仅限于上述几个方面，也可以根据个人的口味和好恶进行评判。
最重要的是，品尝葡萄酒应该是一种享受和体验，而不仅仅是一种评价的过程。
葡萄酒质量的评价
葡萄酒质量的评价现行的葡萄酒质量的评价体系是建立在人的感官上进行的，如何通过一些量化的理化指标来评价葡萄酒质量是一个值得研究的方向。
为此，利用多元统计分析的相关知识，通过研究酿酒葡萄的理化指标和葡萄酒的质量之间的关系，客观的评价了葡萄酒的质量，成功的对酿酒葡萄进行了分级。
标签：t检验法；K均值聚类；典型相关分析；多元线性回归1问题背景葡萄酒质量的好坏主要依赖于评酒员的感观评价，由于人为主观因素的影响，对于酒质量的评价总会存在随机差异，找到一种简单有效的客观方法来评酒，如何采用一个量化的评价标准就显得尤为重要了。
本文根据全国大学生数学建模竞赛2012年A题的问题和数据，通过研究酿酒葡萄的好坏与所酿葡萄酒的质量的关系，以及葡萄酒和酿酒葡萄检测的理化指标之间的关系，对葡萄酒的质量进行了客观评价和分级。
2模型假设（1）假设附件数据来源真实有效；（2）假设两组品酒员在相同环境下品酒，采用评分标准一样；（3）假设酿酒葡萄和葡萄酒编号一一对应。
3符号说明4模型建立与求解4.1问题一的模型建立与求解4.1.1数据预处理在数据分析之前通常要对数据进行预处理，附件1包含两组品酒员分别对红葡萄酒和白葡萄酒的评分数据，每组品酒员有10个，红葡萄酒样品有27个，白葡萄酒样品有28个。
观察数据我们可以发现，部分数据存在缺失和异常现象，我们对其正常化处理。
对于数据缺失情况，例如第一组红葡萄酒样品20号中品酒员4号对色调评分数据缺失，我们采用剩余数据的均值替换法来修补缺失数据。
对于数据异常情况，例如第一组白葡萄酒样品3号中品酒员7号对持久性数据评分超过其规定最大值，我们也是采用“先舍弃后均值替换”的方法。
4.1.2评分数据正态性的检验对数据进行预处理后，我们对附件1中品酒员对酒样品的评价总分进行了计算，然后得出了红葡萄酒和白葡萄酒的得分均值，其图像如图1、图2所示。
观察图1、图2可以发现，两组品酒员对红葡萄酒和白葡萄酒的得分均值虽然在数值上有出入，但其变化趋势大致一样，为了评价两组品酒员的评价结果有无显著性差异，我们拟采用双正态总体t检验法，为此我们需要对两组品酒员的评分数据进行正态性检验。
葡萄酒的评价
葡萄酒的评价摘要经济快速发展的今天，葡萄酒越来越为众多人喜欢。
而如何评价葡萄酒的品质更成为一个很重要的问题。
我们根据题目中所提供的表格数据建立葡萄酒评价体系的模型，一边是生产葡萄酒和销售葡萄酒的相关企业获得最大利益。
对于消费者来说，也可以更了解葡萄酒的哪些指标对葡萄酒影响较大，以便更好的消费。
模型1，我们认为品酒员的评价是客观的，对于哪组评价更可信，我们运用方差分析的方法，方差越小可信度越高。
于是我们对每种葡萄酒样品的十名品酒员整体评价做方差，并把求出的方差做折线图，由此更直观的得出第二组红葡萄酒评酒员的评价结果方差年华更稳定。
模型2，我们从葡萄酒的质量出发，用葡萄酒的质量来衡量酿酒葡萄的好坏，对外观，香气，口感建立加权平均值的模型，通过分析加权平均值的大小，将样品酒分为四个等级，为优秀，良好，中等，差四种。
模型3，我们认为酿酒葡萄和葡萄酒的一级指标最能反映问题，所以我们选取花色苷，单宁与总酚这三种成分，对数据取平均值，并用MATLAB对数据进拟合，通过图像，我们得出酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标之间呈线性关系。
模型4，对于问题四，由于酿酒红葡萄和红葡萄酒之间呈线性关系，我们选择酿酒红葡萄的总酚数据作参考指标，把品酒员对葡萄酒的评论作为标准，得出葡萄和葡萄酒的理化指标能用了评价葡萄酒的质量，并呈一次相关。
最后我们通过对葡萄酒和葡萄以及他们的理化指标之间的关联做出研究，得出结论，葡萄酒和酿酒葡萄之间线性相关，从而证明了我们模型的实用性。
关键词：方差分析，加权平均值，MATLAB，拟合一、问题重述如今随着人们生活水平的不断提高，人们对于生活品质的追求也有所提高。
葡萄酒业成为人们追求的消费品之一，因此对葡萄酒品质的评价就显得越来越重要了。
对企业来说，建立起葡萄酒的评价体系很重要，它能在更好的生产葡萄酒的同时，更好的了解消费者的心理，帮助企业获得更大的利益。
而品酒员对葡萄酒品尝后对其分类指标打分，求和得到总酚，从而确定葡萄酒的质量。
红酒葡萄酒的品尝与评价资料模板
单纯的果味和甜 味会使葡萄酒喝 起来很腻
只含有酸度和单宁的葡 萄酒又会显得艰涩难饮
酸度 单宁
佳露进口酒业
高品质的葡萄酒，它的 甜度和果香会与单宁及 酸度达到很好的平衡
25
葡萄酒的品尝与评价
香味寡淡，是劣质葡萄酒的标志
浓度
但过于强烈的香气和口 是感酒也精并、非单就宁、代糖表分了以高及品从葡 质的葡萄酒，因为它很 萄体皮容上现获易取打的破复葡合萄香酒气的的平综合衡 感
闻 嗅觉评价
通过气味判断葡萄酒
纯净性
纯净
不纯净
气味浓度
淡
中
浓
香气特征
花香/水果
香料/植物
佳露进口酒业
橡木 其 他 /
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葡萄酒的品尝与评价
香味和味道特征——简单、一般、还是具体？新鲜或煮熟？成熟或生清？
花香/水果
花香 绿色水果 柑橘类 核果 热带水果 红色水果 黑色水果 干果
花丛、玫瑰、紫罗兰
青苹果、红苹果、醋栗、梨、葡 西柚、柠萄檬、青柠（果汁或皮？）
纯净性 气味浓度 香味特征
味觉的尝
红葡萄酒： 白葡萄酒： 桃红葡萄酒：
清澈——浑浊 淡——中——深 紫红色——宝石红色——石榴红色——红茶色 柠檬色——金黄色——琥珀色 粉色——黄红色——橙色
纯净——不纯净 淡——中——浓 比如：果香、花香、香料、植物、橡木等
甜度
干——半干——半甜——甜
酸度
低——中——高
14
葡萄酒的品尝与评价
尝 味觉评价
通过品尝判断葡萄酒
甜度
余味
酸度
尝
味道 特征
单宁
酒体
佳露进口酒业
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葡萄酒的品尝与评价
红酒即兴评述
红酒即兴评述1、这款红酒口感很不错，醇香绵长，看着高端大气上档次，性价比很高2、和老公的结婚纪念日选了这款红酒，口感很好，在浪漫的节日喝这款红酒简直太棒了！礼盒高档3、红酒可以，口感挺好的。
昨天收到晚上就喝了，挺满意。
醒酒器也很赞4、很高档的红酒，礼盒包装非常有档次，拿来送人也非常不错，醒酒品尝口感不错的哈，性价比很高5、红酒味道醇厚，入口绵柔，物有所值，非常不错，送人也很有档次6、物流很快，包装的很好，没有损坏，红酒、礼盒很上档次，口感也很好，味道醇香，很满意7、设计非常好看，送礼也很方便，礼盒高端、大气上档次，酒的味道也很香，挺满意的。
8、红酒整体精致上档次，酒口感很顺滑，回味甘醇，很喜欢送人自己喝都很不错，满意的一次购物9、礼盒包装精美，适合送人，自己喝也可以，这不快过年了买来送朋友的，满意哦~10、包装大气，上档次，红酒的口感顺滑，香味纯正，朋友来我家喝了说口感很好11、颜色透亮，瓶子看起来也很高档，品尝了口感很好，酒质也不错，挺好喝的，也是送礼佳品12、发货快，包装完好，这款红酒真不错，口感纯正，倒入杯中，很醇香，喝了都说不错，好喝13、物流快配送，包装完好，红酒口感纯正，原装正品，自用送人都是不错的选择14、是颜值很高的一款酒，喝起来顺口有回味，越喝越觉得好喝，感觉买得值了15、货已收到物流很快，品尝了一下口感确实不错，回味无穷，礼盒高端大气上档次，非常nice~16、盒子看起来高端大气上档次。
拿来送人也很合适。
主要酒的味道也很好。
17、酒高档大气，很不错，商家包装得严实没有损坏，一打开酒香味足，口感好，非常棒18、包装很好看，没有破损，礼盒很高档，拿来送礼很有档次，总体非常满意19、红酒收到了，包装仔细结实，酒具没有破损的，红酒口感非常好，很喜欢这个口感，很满意20、红酒收到了,和朋友出去吃饭一起喝，ロ感和品质都让人满意,礼盒也很大气21、包装严实无磕碰，外观设计高档大气，礼盒装是送礼佳品，倍有面~22、酒已经到了，准备回来下个月过生日用的，礼盒包装挺高大上，有面23、红酒口感甘醇，味道很好，包装精美，送人也有面子，物流很快24、店家包装严实，收到保护完好，红酒口感很好，很纯正，喝了再来，下次买点送亲戚朋友！25、礼盒很精致，红酒瓶子也显得很高大上，包没有破损，红酒香味浓郁、口感很不错26、收到货了，外包装的很好，很高端的包装，朋友生日用来送给他在聚会上喝的。
全国大学生数学建模竞赛题葡萄酒的评价答案全解
数学实验计算机科学与技术成员：xxx学号：xxxxxxxxxx葡萄酒的评价摘要本文主要研究的是如何对葡萄酒进行评价的问题。
通过对评酒员的评分与酿酒葡萄的理化指标和葡萄酒的理化指标等原始数据进行统计、分析和处理，我们得出了一个较为合理地评价葡萄酒质量优劣的模型。
在问题一中，我们采用T检验法，首先进行正态分布拟合检验，判断出它们服从正态分布。
之后，我们通过T检验法判断出了两组评酒员的评价结果具有显著性差异。
而对于如何判断哪一组评酒员的评价结果更可信，由于评酒员评分的客观性，我们通过计算评酒员评分均值的置信区间，利用置信区间的长短来判断评分的可信程度。
置信区间越窄，说明其越可信。
利用Matlab软件求出了第二组评酒员的评分均值的置信区间更窄，所以第二组评酒员的评价结果更可信。
在问题二中，我们采用主成分分析法，把给定的一组相关变量通过线性变换转成另一组不相关的变量，这些新的变量再按照方差依次递减的顺序排列。
在数学变换中保持变量的总方差不变，使第一变量具有最大的方差。
第二变量的方差次大，并且和第一变量不相关。
由于变量较多，虽然每个变量都提供了一定的信息，但其重要性有所不同。
依次类推，最后我们将酿酒葡萄分为了四个等级:优质、次优、中等、下等。
在问题三中，我们通过多项式曲线拟合的方法，构造一个以葡萄酒的理化指标为自变量，酿酒葡萄的理化指标为因变量的函数，并利用Matlab软件进行曲线拟合，最后得出酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的关系为呈线性正相关。
在问题四中，我们用无交互作用的双因素试验的方差分析方法，通过对观测、比较、分析实验数据的结果,鉴别出了两个因素在水平发生变化时对实验结果产生显著性影响的大小程度。
最后，我们认为能用酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标来评价葡萄酒的质量，且酿酒葡萄的理化指标对葡萄酒质量影响相对葡萄酒的理化指标更显著。
关键词：T检验法，Matlab，正态分布，主成分分析法，多项式曲线拟合，方差分析一．问题的重述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。
葡萄酒质量评价模型
葡萄酒质量评价模型作者：崔玉环来源：《科学与财富》2017年第32期摘要：随着造酒业的发展，葡萄酒的种类变得越来越多。
而酿酒葡萄的好坏与所酿葡萄酒的质量有直接的关系，葡萄酒和酿酒葡萄检测的理化指标也会相互影响。
为了确定葡萄和葡萄酒的理化指标之间的联系，首先采用主成分分析法分别求出红、白葡萄和红、白葡萄酒的主成分，其次分析对应的累计贡献率，选取合适的范围，得到贡献率较大的几组主成分，从而确定所占权重较大的主要指标变量，然后对葡萄与葡萄酒的主要指标变量进行简单相关分析，确定两组变量的相关系数，得到相关系数矩阵，最后确定出各个指标之间的关系。
关键词：主成分分析，相关分析0 引言食品行业管用的感官评价方法，受人员嗜好、习惯、情绪、年龄、经验等因素影响较大，评定常有一定程度的主观性和不确定性，容易引起打分不一致和数据分析产生偏差，使评价结果不够准确，缺乏客观的评价，误差较大。
因此，品评人员是决定最终品评结果的关键因素。
国外研究者不断尝试将先进的数据处理方法与感官品评相结合，感官品评的客观性得到很大改善。
1 模型的建立1.1主成分分析模型的建立运用主成分分析法[3][7]对理化指标进行分析。
1.2 进行相关分析通过所求得的主成分，选取载荷系数[4]较大且主成分特征值较大的理化指标作为葡萄酒有代表性的理化指标。
将选取的酿酒葡萄的主要指标[1][2]x与葡萄酒的主要理化指标y做相关系数矩阵R，分析指标的相关性。
两个指标变量的相关系数rij的绝对值越接近于1，两个指标变量相关性越大，否则，两个指标变量相关性越小。
1.3 运用主成分分析法求出葡萄和葡萄酒的主成分对红葡萄酒的一级理化指标[5]和白葡萄酒的一级理化指标运用SPSS软件处理得到相关系数矩阵，由相关系数矩阵计算特征值，得到各主成分的贡献率及累计贡献率[6].2 结论本文在人工品评的基础上，结合主成分分析法，根据各理化指标的相关性分析，选择影响较大的理化性指标对葡萄酒进行品评。
2012葡萄酒的评价
2012葡萄酒的评价（实用版）目录一、引言二、葡萄酒的评价标准三、葡萄酒与酿酒葡萄的关系四、数学模型的建立与应用五、结论正文一、引言2012 年全国大学生数学建模竞赛中的一道题目引起了人们对葡萄酒评价的关注。
葡萄酒作为日常生活中的一种常见饮品，其质量评价对于消费者来说具有重要意义。
本文将从数学建模的角度分析葡萄酒的评价问题，探讨葡萄酒与酿酒葡萄之间的关系。
二、葡萄酒的评价标准葡萄酒的质量评价主要取决于感官评价，包括外观、口感和香气等。
此外，葡萄酒的理化指标，如酸度、甜度、酒精度等也会影响其品质。
为了全面评价葡萄酒的质量，需要建立一个综合性的评价体系。
三、葡萄酒与酿酒葡萄的关系葡萄酒的质量是由酿酒葡萄的成分决定的。
酿酒葡萄的种类、产地、成熟度等都会影响葡萄酒的品质。
因此，研究酿酒葡萄与葡萄酒之间的理化关系对于葡萄酒的评价具有重要意义。
四、数学模型的建立与应用为了探究酿酒葡萄成分与葡萄酒品质之间的理化关系，我们可以建立以下三个数学模型：1.打分可信度模型：通过显著性分析和打分一致性分析，对评酒员给出的分数进行可信度评估。
2.酿酒葡萄等级评价模型：采用层次分析法和模糊层次分析法，根据酿酒葡萄的化学成分对其进行评价，分为五个等级：不好、一般、好、很好、完美。
3.理化指标相关关系模型：采用逐步回归分析的方法，判断酿酒葡萄中的理化指标与葡萄酒自身的指标的相关关系，发现酿酒红葡萄的理化指标数多于白葡萄。
利用主成分分析法降维。
五、结论通过建立数学模型，我们可以从多个角度全面评价葡萄酒的质量，为消费者提供参考。
葡萄酒的品质评价体系
葡萄酒的品质评价体系葡萄酒的品质评价体系及指标中国最新的葡萄酒标准GB15037- 规定，葡萄酒是以鲜葡萄或葡萄汁为原料，经全部或部分发酵酿制而成的，酒精度不低于7.0%的酒精饮品。
当前关于葡萄酒的品质的测定仅是从感官指标和国家标准中给出的理化指标进行评定的，对于葡萄酒最主要的营养品质并没有着重指出。
本文根据相关文献，从感官品质、营养品质和安全品质三个方面建立了葡萄酒品质评价体系。
1.感官品质葡萄酒的感官品质包括葡萄酒的外观、香气、滋味以及是否具有典型性。
外观品质又包括葡萄酒的颜色、浓度、色调、气泡是否存在以及持续性，香气品质包括香气的类型、浓度以及和谐程度，滋味包括酒体的协调性、结构感、平衡性以及后味等，典型性是指葡萄酒的整体感官，即外观、香气与滋味之间的平衡性。
1.1外观品质葡萄酒的外观品质主要是指葡萄酒的澄清度（混浊、光亮）和颜色（深浅、色调）等方面。
混浊的葡萄酒，在口感方面得分较低；而颜色状况则能够帮助我们判断葡萄酒的醇厚度、年龄和成熟状况等。
颜色的深浅与葡萄酒的结构、丰满度以及尾味有着密切的关系。
颜色和口感的变化存在着平行性。
它们之间必须相互协调、平衡。
国家标准GB/T15037- 中规定红葡萄酒的色泽为：紫红、深红、鲜红、宝石红、红微带棕色、棕红色；白葡萄酒的色泽为：近似无色、微黄带绿、浅黄、禾杆黄、金黄色；桃红葡萄酒的色泽为：桃红、淡玫瑰红、浅红色。
对于澄清程度的规定为：澄清，有光泽，无明显悬浮物(使用软木塞封口的酒允许有少量软木渣，瓶装超过l年的葡萄酒允许有少量沉淀）。
起泡程度：起泡葡萄酒注入杯中时，应有细微的串珠状气泡升起，并有一定的持续性。
具体的评价方法参照国家标准GB/T15038- 。
1.2香气品质葡萄酒的香气极为复杂、多样。
其品质包括香气的类型、浓度和以及谐度。
香气的类型又分为三大类：一类香气即来自葡萄浆果的果香和花香、二类香气即来自发酵的发酵香或酒香、三类香气即来自陈酿的陈酿香或醇香。
2012A数学建模——葡萄酒的评价
2
三、模型的建立与验证
对红葡萄酒有显著影响的葡萄指标示意表
酒指标 花色苷 单宁 总酚 酒总黄酮 白藜芦醇 DPPH半抑制体 积 花色苷 花色苷 花色苷 花色苷 葡萄总黄酮 苹果酸 DPPH自由基 DPPH自由基 DPPH自由基 相关显著指标 褐变度 总酚 总酚 总酚 DPPH自由基 单宁 单宁 单宁 总酚 葡萄总黄酮 葡萄总黄酮 葡萄总黄酮 果皮质量 单宁 黄酮醇 果梗比
三、模型的建立与验证
问题四 （1）模型建立：由理化指标评价葡萄酒质量——逐步多元回归模型 红葡萄酒和葡萄的理化指标对红葡萄酒质量影响的回归方程为：
y 0.03341x1 0.06279x2 0.01282x3 0.09751x4 0.88596
白葡萄酒和葡萄的理化指标对白葡萄酒质量影响的回归方程为：
汇报提纲
一、问题重述 1、问题背景
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。
28
1.040086
1.01961
0.019687
全国大学生数学建模大赛
-0.00726
0.019272 -0.00647 -0.0042 0.016057
1.01134
0.994353 1.038779 0.970834 1.006113
0.99236
1.01967 1.0121 1.02841 0.97964
0.018767
-0.02546 0.025683 -0.05931 0.026312
葡萄酒的评价 (2)
葡萄酒的评价引言葡萄酒是一种古老而充满魅力的饮品，它有着丰富的口感和复杂的香气，因此在世界各地都受到广泛的喜爱和关注。
对于葡萄酒的评价是一个非常重要的环节，它不仅能够帮助酿酒师改进酿酒工艺，提高葡萄酒的质量，还可以指导消费者更好地选择适合自己口味的葡萄酒。
本文将介绍葡萄酒评价的一些基本要素和常用评价方法。
一、视觉评价葡萄酒的视觉评价是指通过观察其外观颜色、澄清度和酒体等特征来评价葡萄酒的品质和特点。
以下是一些常见的视觉评价指标：1.颜色：葡萄酒的颜色可以分为红色、白色和粉红色等多种。
颜色的深浅和色调的变化可以反映葡萄酒的年份、品种和酿造方法等信息。
2.澄清度：澄清度指的是葡萄酒中是否有悬浮物或浑浊度。
澄清的葡萄酒往往更受欢迎，因为它们通常被认为是更纯净和高质量的。
3.酒体：酒体是指葡萄酒在口感上的厚重感和粘稠度。
酒体可以分为轻盈、中等和浓厚等多种类型，不同酒体的葡萄酒适合搭配不同的食物。
二、嗅觉评价葡萄酒的嗅觉评价是通过闻香辨味来评价葡萄酒的香气和味道特征。
以下是一些常见的嗅觉评价指标：1.香气：葡萄酒的香气可以分为果香、花香、橡木香等多种类型。
香气的复杂性和浓度可以反映葡萄酒的品种、酿造过程和陈年时间等因素。
2.缺陷：有些葡萄酒可能存在缺陷，如霉味、硫化氢味等，这些缺陷会影响其口感和品质。
嗅觉评价中需要注意发现和判断葡萄酒中可能存在的缺陷。
3.复杂性：复杂的葡萄酒通常具有多层次的香气，如果香、烤香、烟草香等，这些香气在嗅觉评价中需要予以关注和描述。
三、口感评价葡萄酒的口感评价是通过品尝葡萄酒并观察其口感特征来评价葡萄酒的风味和口感。
以下是一些常见的口感评价指标：1.酸度：葡萄酒的酸度可以提供一种新鲜和活泼的口感，同时也对葡萄酒的保鲜性和陈年能力有一定影响。
2.单宁：单宁是指葡萄酒中的一种天然化合物，它会给葡萄酒带来一种干涩和涩口感。
单宁的存在可以帮助葡萄酒获得更好的陈年潜力。
3.余味：余味是指品尝葡萄酒后口腔中残留的味觉感受。
(完结版)葡萄酒的评价
精心整理葡萄酒的评价摘要本文通过对品酒员的葡萄酒评价结果、葡萄酒和酿酒葡萄的理化指标、芳香物质的数据统计分析，利用SPSS软件、EVIEWS软件、MATLAB软件，对葡萄酒作出评价。
问题一：首先对缺失的数据采用热卡插值法填补，缺失值为2；其次我们对每一酒样品总分求均值，利用SPSS软件进行配对t检验，进行显着性差异分析，可知两组品酒员的评价结果之间存在显着性差异；然后我们采用方差分析法，对每组品酒员内部打分结果进行方差比较，利用MATLAB求解得出：对于红白葡萄酒，第二组的方差普遍都比第一组小，第二组的打分结果比较可信。
问题二：通过SPSS软件的因子分析，分别对酿酒葡萄的一级理化指标和二级理化指标进行主成分分析，得出可以囊括酿酒葡萄重要特征的重要主成分，其中红葡萄得到9种主成分，白葡萄得到10种主成分。
再以主成分为自变量进行聚类，将具有共同特征的酿酒葡萄归为一类，再对葡萄样品进行聚类，对酿酒葡萄进行等级划分，红白葡萄均归为5类。
最后结合在第一问中求得的可信组品酒师的葡萄酒的总评分，确定每一类酿酒葡萄的等级。
分类红葡萄样品编号白葡萄样品编号1 2,3,9,232,3,5,9,10,12,22,24,25,26,282 10,13,19,20,25,26,27?273 4,5,6,7,12,15,16,17,18,21,22,24 1,2,154 1，8，144,6,7,11,14,17,18,20,21,235 11 8,16,19通过SPSS软件对葡萄酒质量进行聚类，将聚类结果与对应的一级理化指标聚类结果比较，得到的红、白葡萄酒的吻合率分别为0.25926、0.37037，可见仅用酿酒葡萄的理化指标来评价葡萄酒质量不是很合理。
问题三：首先通过pearson相关性分析，对酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标进行初步的相关性判定，得出两者的理化指标大多数指标呈正相关，然后对葡萄酒的理化指标进行标准化，将酿酒葡萄的理化指标作为自变量，将葡萄酒的理化指标作为应变量，采用EVIEWS软件将标准化后的葡萄酒的理化指标和酿酒葡萄的主成份进行逐步回归，建立回归模型，分析得到白藜芦醇等白葡萄相关关系式的R方值较小，可见虽然存在着一定的线性关系，但是关系较弱。
葡萄酒的评价
葡萄酒评价指标区分好坏葡萄酒没有具体的绝对的量化标准100分制评分体系3W1D也是世界葡萄酒评分系统中的权威。
帕克的100分制给葡萄酒的打分范围是50-100将葡萄酒分成四个档次(从50-100分)96-100 Extraordinary 经典90-95 Outstanding 优秀80-89Above average 优良70-79 Average 一般但口感无尚大碍的葡萄酒。
60-69 Below average 低于一般50-59Unacceptable 次品一般帕克的评分系统会给每一款酒一个基础的分数50分在50分的基础上酒的颜色和外观值5分光泽然、悦目。
然后15分发酵的酒香、陈酿的醇香衡、协调、融为一体酒的口感和后味值20分结构感10分。
3W指W A、WS、WE W A是《葡萄酒倡导家》杂志Wine Advocate journal 即罗伯特·帕克的评分WS是《葡萄酒观察家》Wine Spectator magazine杂志分数解释96-100 经典的90-9580-89 70-7960-69 50-59推崇。
该杂志每年要品尝超过12000种的葡酒评的独立、客观和任何偏见。
萄酒。
这项评杨动创建于1988全球。
WE是《葡萄酒爱好者》Wine Enthusiast 1D指DE Decanter magazine采用“五星级评分体系”。
这种评级方式首先是Michael Broadbent在他的《葡萄酒年分全分数《泌酒瓶》 Michael Broadbent 5星绝佳 4星极力推荐非常优秀 3星值得推荐很好 2星很好好 l星可以接受。
葡萄酒评价模型.
承诺书我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则.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，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。
如有违反竞赛规则的行为，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）： A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)：日期：年月日赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：编号专用页赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：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）：葡萄酒的评价模型摘要本文对葡萄酒的评价过程及其重要评价指标做了较为科学细致的研究。
为客观公正的评价葡萄酒的质量并揭示酿酒葡萄与葡萄酒质量之间的关系，提供了一套客观完整的从原材料到产成品的评价体系。
目前国内外对葡萄酒的评价主要依靠评酒员，鉴于不同评酒员的能力及偏好等对酒品评价的影响，我们在第一问中运用统计学中常用的方差分析法，找出了两组评酒员评价结果的置信区间。
进而对两组评酒员的评价结果进行差异性、合理性分析，得出结论。
第二问中对于对酿酒葡萄的分级，我们先利用国际通用的主要理化指标对葡萄进行分级，然后用主成分分析法得出酿酒葡萄的主要评价指标，进而用科学而又简便的人工神经网络分析法建立了一套BP神经网络对葡萄进行分级，并用部分数据进行验证，取得了较好的模拟效果。
葡萄酒评价问题分析
贡献率% 0.2387 0.1537 0.1238 0.0969 0.0684 0.0600 0.0489 0.0414
累积贡献率% 0.2387 0.3924 0.5162 0.6131 0.6815 0.7415 0.7904 0.8318
从上表张我们看到前八个因子累计贡献率达到 83.1%，基本信息包含在这些因子里。
因此，认定第二组的评酒员的评价稳定性较高， 数据比较可靠。
二、葡萄分级
(一) 酿酒葡萄指标的遴选 酿酒葡萄有很多的理化指标，我们在分析时只
考虑30个一级指标。经观察，在一级指标中固酸比 指标值=可溶性固形物指标值/可滴定酸指标值，因 为三个指标间的关系，因此我们选择剔除可溶性固 形物指标。选择29个一级指标作为分析指标。
判定正态性 >> z=zscore(y1);%数据标准化 >> a=kstest(z)%数据判定是否正态 输出结果
a=0 所以数据服从正态分布
对数据做成对数据的假设检验： H0：μd=0，两组数据无差别， H1：μd≠0，两组数据存在差别 (1)将两组数据对应相减
d=y1-y2=[-0.8 -0.2 0 0.5 0.7 0.4 0.5 -0.7
>> [h,sig,ci,stats]=ttest(x3,0,0.05,0)
结果： h= 1 sig = 0.0195 ci = 0.4489 4.6918 stats = tstat: 2.4905 df: 26 sd:5.3628
%拒绝原假设 %假设成立的概率 %均值的置信区间
%统计值 %自由度 %样本标准差
i 1
10
yiБайду номын сангаасj )
1 27
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2014 NO.03 Science and Technology Innovation Herald
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
科技创新导报
(1)以 红、 白酿 酒 葡 萄的理化性 质(一 级 指 标)为自变 量， 以葡 萄 酒 得 分 作因变 量 做 线 性回归， Yh 表 示 第 h 中葡 萄 酒 的 分 数， 对于 红葡萄酒， h 1, 2, 27 ； 对于白葡萄 酒， h 1, 2, 28 ； x hn 为 第 h 种 酒 的 第 n 个理化指 标， β 为系数。 所得线性方程 形式 如下：
矩阵。 （2） 对原始数据进行标准化变换 原始 数 据 标 准 化变 换 是 为了消 除由于 量纲的不同可能带来的一些不合理影响。 （3） 计算原始观测变 量样 本 数 据 矩 阵 经标准化变换后的协方差， 其计算公式为：
2 ) p p S 2 ( sij
1 x 'x n 1
（4） 用样本协方差代替总体协方差阵， 计算 S 的所有特 征根 及相应 的特 征向量， 并 按 λj 的 大 小 顺 序 排 列， λj 为 经 过 标 准 变 化后的值。 （5）计 算主 成 分 的 贡 献率及积累贡 献 率； 各 变 量 的 信息 提 取 率。 其中， 贡 献率为
λj
∑λ
j =1
p
j
； 累 积 贡 献 率为
∑ λ ∑ λ ；变 量
j =1 j j =1 j
r
p
的信息提取率为
∑λ a
j =1
r
( j )2 j i
σ ii 。
4 .1.3 酿 酒 葡 萄 分 级 的 Q 型 聚类 模 型 建立与求解 Q 型聚类是层次聚类分析的一种形式， 其 根 据观 察 值或变 量 之间的亲疏 程 度将最 相 似 的 对 象 结合在 一 起， 以 逐 次 聚 类 拟合 的 方 式（ A g g l o m e r a t i v e C l u s t e r i n g ）将 观 察 值 分类， 直 到 最 后所有 样 本 都 聚 成一 类。 Q 型聚类可以使具有共同特点的样本聚 集 在一起， 以便 对不同类的样本进行分析。 其 中， 样 本 数 据 之 间的 亲 疏 程 度 主 要 通 过 样 本 之 间的 距离、 样 本 间的 相 关 系 数 来 度 量。 当样本 有 k 个变 量， 则可以将样本看成 是 一个 k 维空间的一个点， 样本和样本之间 的距离 就 是 k 维 空间点和点 之间的距离， 这 反 映了样 本之间的亲疏 程 度。 聚类 时， 距离
3 问题分析
3.1 问题一： 葡萄酒评价结果的显著性差异 及可信度分析 由题知 葡 萄 酒质量 的 评 价是 通 过品酒 员 对 酒 样 进 行 的 评 分 数 值 来评 价 的， 由于 品酒员间存在的个体差异， 因而在进行数据 显著 性 差 异 检 验 之前， 首先 对 所 给 数 据 进 行 预处 理以排 除 错误的 数 据对最后 结果的 影 响。 对 每 种 酒的得 分数 据检 验其分布,根 据 具体的分布特 征 确 定合 理的 数 据处 理方 式 以检 验 其显著 性 差 异； 对 于 两 组 品 酒员 评 价结果的可信度。
酒 葡 萄 理化 指 标、 葡 萄 酒 理化 指 标 以 及芳 香物质分别进行主成分分析。 当主成分分析 的累积 贡 献率达 到8 5 % 以 上 时取 相应 的 数 据项目作为该数据的主要成分。 其基本原理 为： (1)确定分析变量， 搜集数据资料 假 如 搜 集 到 的 来 自 原 始 变 量
x1 , x2 , , x p 样 本 观 测 数 据 矩 阵 一 n p
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科技创新导报 Science and Technology Innovation Herald
学 术 论 坛
相 近 的 样 本属于 一 类， 距离 较 远 的 样 本属 于不同类。 在 度 量 距 离 时 常 采 用 样 本 距 离 测 量 方 法 有 ：欧 式 平 方 距 离 、
Chebychev 距 离 、 Block 距 离 等 。此 处 采 取 的 距离 测 量 方 法 为 欧 式平方 距离
( Squared Euclidean Distance )， 表 示为 两个样 本之间的 欧 式 距离平方是 个样 本 每 个变量值之差的平方和：
SEUCLID ( xi yi ) 2
i 1 k
析 过于 繁 琐， 因 而 将 所有 理 化 指 标 降 维 综 合成一个理化指 标。 对于上式所得的31个系 数其中数值有正负。 将系数为正的项提取出 来作为有利项， 系数为负的项作为有害项。 将 所有 有 利、 有 害 项与 其 所 对应 指 标 相 乘 并取 绝 对 值， 计 算 两 者间的 平方 根 之 和 的 差 值， 分别得 红、 白葡萄的综 合 理化指 标模 型 Zh ， 形式如下：
2 模型假设
(1) 题目附件中所提 供 的各项 理化指 标 数据均真实可靠； (2)酿酒葡萄和葡萄酒的理化指 标 和芳 香物质在一定时间内不发生改变； (3)酿 酒工艺和贮存条件等 对葡萄酒质 量及理化指 标无影响； (4)评酒员打分是公平可信的。
4 模型的建立与求解
4.1 葡 萄酒评 价 结果的显著 性 差异及可信 度分析模型 4.1.1 葡萄酒评 价结果数据预处理 对 附件1中数 据 通 过E xc e l筛选 观 察时 可发现某些 数 据 错误， 如： 第一组红葡萄酒 品尝评分中酒样品20 号下4号品酒员对于外 观 分 析 的 色调 评 价 数 据 缺 失； 第一 组白葡 萄 酒品尝 评 分中酒 样品3 号下 7号品酒员对 于口感 分 析 的 持 久性 评 价 数 据 为7 7， 明显 超 过 该 项 上限8； 第一组白葡 萄酒品尝 评 分 中酒 样品8号下 9 号品酒员对 于口感 分析 的 持久性 评 价 数 据为16， 明显 超 过 该 项 上 限 8等。 对这些异常 数 据为减 少其对于总体评 价结果的影响， 采 取预处理： 取该 酒样对应 误 差 项目其余品酒员评 价 结 果 平均 值 替 代 该异常数据。 4 .1.2 葡 萄 酒质量 评 价 模 型 建 立与求 解 由于样本容量大， 为方便计算以及更好 地 突出单 项 指 标 与 评 价 结 果 的 关系， 对酿
1 问题重述
确 定葡 萄 酒质量 时一 般 是 通 过聘请一 批 有资质的品酒员进行品评。 每 个品酒员在 对葡萄酒进行品尝后对其分类指 标打分， 然 后 通 过 求 和 得 到 其总 分， 从 而 确 定葡 萄 酒 的质量。 同时， 酿 酒 葡 萄的好坏亦与所 酿葡 萄 酒 的质 量有 直 接 关 系， 葡 萄 酒与酿 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。 根 据 附 件所 提 供 的 有 关 数 据 建 立 适当的 数学 模 型以解 决下 列问 题： (1) 分 析 两 组 品 酒 员 的 评 价 结 果 有 无 显著 性 差 异， 说明 哪 一 组 的 数 据 可信度 更 高。 (2)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。 (3)分析酿酒葡萄与葡萄酒理化指 标 之 间的联系。 (4)分析酿酒葡萄与葡萄酒理化指 标 对 葡 萄 酒质 量 的 影 响， 并 论 证 用葡 萄 和 葡 萄 酒理化指 标来评 价葡萄酒质量的可行性。
Z h = ∑ β hi xhi − ∑ β hj xhj
i =1 j =1 m h
其中， k 表 示么个 样 本 有 k 个变 量；
xi 表 示 第 一 个 样 本 在 第 i 个 变 量 上 的 取 值； yi 表 示 第二个 样 本 在 第 i 个变 量 上 的
取值。 在 处 理 样 本 数 据各 数 据之间的亲 疏 关 系时， 常用的亲 疏 程 度测 量方法有： 离差 平 方 和 法、 类内平均 链 锁 法、 重心 法 等。 由于 前面距离度量采取了欧 式平方距离， 因而此 处 选 用离差 平方和 法 (Ward ' s Method ) ， 使 得小 类内各 个样 本 的 欧 式 距离总平方和 增 加最小的两小类合并成一类。 4.1.4 数 据 预 处 理 标 准化 及 综 合 理化 指标 在处理附件2中数据时可以发现某些存 在异常的 数 据 值， 如： 葡 萄 理化指 标中白葡 萄 百 粒质量的第三次检测值 为2 2 2 6.1 g， 明 显 超 过 其它 两 次 的 检 测 值。 为避免异常 数 据 值 对分 级 结 果 的 影 响， 取 其它 两 次 值 的 平均 值 替 代 该 异 常值。 同 时 对 数 据 进行 标准化处理， 取其 Z 分数： x−μ Z = σ 其中， x 为变 量值， μ 为平均 数，σ 为 标 准 差。 Z 分数 表 示 的 是 此变 量 大 于或 小 于 平 均 数 几个 标 准 差。 由于 Z 分 数 分 母 的 单位与 分 子 的 单位 相 同， 故 Z 分 数 没有单 位， 因而可以用 Z 分数来比较两个从不同单 位 总体 中 抽出的 变 量 值。 同 时 将原 始 数 据 直接转化为 Z 分数时， 常会出现负数和带小 数点的值。 由于数据中所需分析的红、 白葡萄酒指 标 有114 个， 指 标间存在一定的内部 联系并 具 有明显 的 共 线 性， 首先 对 数 据 进行 降 维 处理：
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2014 NO.03 Science and Technology Innovation Herald
学 术 论 坛
葡萄酒的评价模型
李东旭 (浙江大学城市学院数模小组 摘 浙江杭州 310000)
要： 该文首先对数据进行预处理剔除误差数值， 对数据进行分布检验， 通过Lillifors统计法修正Shapiro-Wilk统计量后确定评价得分的 分布， 由Shapiro-Wilk检验的显著水平值Sig.可判断数据是否符合正态分布， 当数据的显著水平值Sig.＜0.05时可拒绝数据的正态分布假设。 同 时考虑数据的正态分布偏度Skewness以及数据的正态分布峰度Kurtosis。 计算得评价结果不属于标准正态分布。 对两组数据的红、 白两种葡萄 酒的评价结果各进行显著性差异分析， 数据处理的方法采用Wilcoxon符号秩检验法， 同时对比符号检验得到的数据， 结果为红葡萄酒相伴概率 为4.8995e-005， 白葡萄酒的相伴概率为5.25641e-006均小于显著性水平0.05， 因此可认为两组品酒员评价结果中红、 白葡萄酒均具有显著性差 异。 关键词： Wilcoxon符号秩检验 Cronbach alpha信度系数 Q型层次聚类分析 逐步回归分析 累积贡献率 中图分类号： 文献标识码： 文章编号： C81 A 1674-098X(2014)01 （c） -0246-02