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。

2012江西师范大学科技学院谢林、阮文兰、汪正涛

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. 谢林2. 阮文兰3. 汪正涛指导教师或指导教师组负责人(打印并签名)：朱凯日期： 2012 年 9 月 9 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）：赛区评阅记录（可供赛区评阅时使用）：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）：A题葡萄酒的评价摘要本文主要是对葡萄酒的感官指标分数进行秩和检验和单因素方差分析，得出两组的差异点个数，再对其做二项分布求出P值，判断两组是否有显著性差异，哪组更好。

还对酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标数据进行层次分析和聚类分析，对酿酒葡萄进行分级，并再作数据回归处理，得到各个理化指标的相关系数，确定两者的联系。

并指出是否能作为葡萄酒的评价依据。

问题一：通过对附件1各品酒员对感官指标的评分的数据处理，得到各样品的感官指标的均值与方差，利用秩和检验方法，找出两组葡萄的差异点个数，对其做二项分布，求出相应葡萄样品的P值。

WSET二级复习专题(共229题)

WSET二级复习专题(共229题)第一部分：葡萄酒的概述与分类1.1 葡萄酒的历史与地理1. 葡萄酒的历史可以追溯到哪个时期？A. 新石器时代B. 青铜器时代C. 铁器时代D. 罗马帝国时期2. 以下哪个地区被认为是葡萄酒的发源地？A. 法国B. 意大利C. 西班牙D. 小亚细亚1.2 葡萄酒的酿造过程3. 以下哪个过程是葡萄酒酿造的第一步？A. 压榨B. 发酵C. 筛选D. 采收4. 以下哪个因素对葡萄酒的酒精含量影响最大？A. 酵母种类B. 糖分含量C. 发酵时间D. 葡萄品种1.3 葡萄酒的分类5. 以下哪个类型的葡萄酒通常酒体轻盈，果味浓郁？A. 干红B. 甜白C. 桃红D. 强化酒6. 以下哪个葡萄品种通常用于酿造香槟？A. 夏多内B. 梅洛C. 桑娇维塞D. 西拉第二部分：葡萄品种与产区2.1 红色葡萄品种7. 以下哪个葡萄品种属于国际品种？A. 品丽珠B. 内比奥罗C. 丹魄D. 马尔贝克8. 以下哪个葡萄品种通常用于酿造勃艮第葡萄酒？A. 霞多丽B. 黑皮诺C. 美乐D. 品丽珠2.2 白色葡萄品种9. 以下哪个葡萄品种属于国际品种？A. 长相思B. 雷司令C. 阿尔巴诺D. 维奥iri10. 以下哪个葡萄品种通常用于酿造香槟？A. 夏多内B. 梅洛C. 桑娇维塞D. 西拉2.3 产区特色葡萄品种11. 以下哪个葡萄品种是里奥哈地区的特色品种？A. 丹魄B. 品丽珠C. 内比奥罗D. 马尔贝克12. 以下哪个葡萄品种是罗纳河谷地区的特色品种？A. 西拉B. 梅洛C. 品丽珠D. 雷司令第三部分：品尝与评价3.1 品尝技巧13. 在品尝葡萄酒时，以下哪个步骤是错误的？A. 观察酒液颜色B. 闻酒香C. 品尝前先漱口D. 边品尝边呼吸14. 以下哪个因素会影响葡萄酒的品尝体验？A. 饮酒器具B. 品尝环境C. 品尝者心情D. 所有以上因素3.2 葡萄酒的评价15. 以下哪个因素是评价葡萄酒质量的重要指标？A. 酒液颜色B. 酒香强度C. 口感丰富度D. 酒精含量16. 以下哪个术语用于描述葡萄酒的酸度？A. BalancedC. TannicD. Sweet第四部分：食物与葡萄酒的搭配4.1 搭配原则17. 以下哪个原则是葡萄酒与食物搭配的关键？A. 酒体匹配B. 味道强度匹配C. 酒酸与食物酸匹配D. 酒与食物产地匹配18. 以下哪个类型的葡萄酒适合搭配辛辣食物？A. 干红B. 甜白C. 桃红D. 强化酒4.2 经典搭配案例19. 以下哪个葡萄酒与巧克力搭配最佳？A. 干红B. 甜白C. 桃红D. 强化酒20. 以下哪个葡萄酒与鱼类食物搭配最佳？A. 夏多内B. 梅洛C. 桑娇维塞D. 西拉以上仅为部分题目，实际题量为229题，请您根据要求进行复。

葡萄酒理化指标

葡萄酒理化指标葡萄酒是一种受人欢迎的酒类，而其质量与口感的好坏往往取决于其理化指标。

理化指标能够反映葡萄酒的成分、品质和口感等方面，是评价葡萄酒品质的重要依据。

本文将介绍一些常见的葡萄酒理化指标。

1. 酒精含量酒精含量是葡萄酒中最重要的理化指标之一。

它可以影响葡萄酒的味道、风味和口感。

葡萄酒中的酒精含量通常以百分比的形式表示，例如10%或14%。

酒精含量的高低会对葡萄酒的口感产生明显的影响，酒精含量越高，葡萄酒的口感会越醇厚。

2. pH值pH值是用于衡量葡萄酒酸碱度的指标。

葡萄酒的pH值通常在3.0到4.0之间，酸度越高，pH值越低。

pH值的变化会影响葡萄酒的稳定性、颜色和风味。

一般来说，较低的pH值会使葡萄酒更加酸爽，而较高的pH值会使葡萄酒更加柔和。

3. 总酸度葡萄酒的总酸度是指葡萄酒中所有酸性物质的总量。

总酸度包括酒石酸、柠檬酸、苹果酸等。

总酸度对葡萄酒的口感和风味有着重要的影响。

总酸度越高，葡萄酒会呈现出更为酸爽和清新的口感。

4. 残糖含量葡萄酒的残糖含量是指在葡萄酒中未发酵的糖分含量。

残糖含量的高低对葡萄酒的甜度有着直接的影响。

残糖含量分为干型（0-4g/L）、半干型（4-12g/L）、半甜型（12-45g/L）和甜型（45g/L以上）等不同档次。

残糖含量越高，葡萄酒的甜度就越高。

5. 色素和多酚含量葡萄酒中的色素和多酚是赋予葡萄酒颜色和抗氧化性的重要成分。

色素和多酚含量的高低会直接影响葡萄酒的颜色和品质。

它们能够提供葡萄酒的浓度和丰富度，同时也能够提供一定的保护作用。

6. 硫酸盐含量硫酸盐是葡萄酒中常见的添加剂，它可以用于保护葡萄酒的稳定性和抗氧化性。

硫酸盐的含量会对葡萄酒的品质产生影响。

过高的硫酸盐含量可能会给葡萄酒带来刺激性气味和口感，而过低的含量可能会导致葡萄酒易氧化。

以上介绍了一些常见的葡萄酒理化指标，这些指标可以帮助我们更全面地了解葡萄酒的品质和口感。

在选择和品尝葡萄酒时，我们可以参考这些指标对葡萄酒进行评估和比较，以找到适合自己口味的葡萄酒。

2012数学建模A题葡萄酒答案

图一的两组红葡萄酒的平均值、和标准差第二组红葡萄酒标准差平均值标准差酒样品1 9.638465 酒样品1 68.1 9.048634 酒样品2 80.3 6.307843 酒样品2 74 4.027682 酒样品3 80.4 6.769211 酒样品3 74.6 5.541761 酒样品4 68.6 10.39444 酒样品4 71.2 6.425643 酒样品5 73.3 7.874713 酒样品5 72.1 3.695342 酒样品6 72.2 7.728734 酒样品6 66.3 4.595892 酒样品7 71.5 10.17895 酒样品7 65.3 7.91693 酒样品8 72.3 6.634087 酒样品8 66 8.069146 酒样品9 81.5 5.739725 酒样品9 78.2 5.072803 酒样品10 74.2 5.51362 酒样品10 68.8 6.014797 酒样品11 61.7 7.91693 酒样品11 61.6 6.168018 酒样品12 53.9 8.924996 酒样品12 68.3 5.012207 酒样品13 74.6 6.703233 酒样品13 68.8 3.910101 酒样品14 73 6 酒样品14 72.6 4.812022 酒样品15 58.7 9.250225 酒样品15 65.7 6.429965 酒样品16 74.9 4.254409 酒样品16 69.9 4.483302 酒样品17 79.3 9.381424 酒样品17 74.5 3.02765 酒样品18 59.9 6.871034 酒样品18 65.4 7.089899 酒样品19 69.4 6.25744 酒样品19 72.6 7.426679 酒样品20 78.6 5.103376 酒样品20 75.8 6.250333 酒样品21 77.1 10.77497 酒样品21 72.2 5.95912 酒样品22 77.2 7.11493 酒样品22 71.6 4.926121 酒样品23 85.6 5.699903 酒样品23 77.1 4.976612 酒样品24 78 8.653837 酒样品24 71.5 3.27448 酒样品25 69.2 8.038795 酒样品25 68.2 6.613118 酒样品26 73.8 5.593647 酒样品26 72 6.44636 酒样品27 73 7.055337 酒样品27 71.5 4.527693图二两组白葡萄酒的平均值、和标准差第一组白葡萄酒第二组白葡萄酒干白品种平均值标准差干白品种平均值标准差酒样品1 82 9.60324 酒样品1 77.9 5.087021 酒样品2 74.2 14.1798 酒样品2 75.8 7.00476 酒样品3 85.3 19.10817 酒样品3 75.6 11.93687 酒样品4 79.4 6.686637 酒样品4 76.9 6.488451 酒样品5 71 11.24475 酒样品5 26.1 5.126185 酒样品6 68.4 12.75583 酒样品6 75.5 4.766783 酒样品7 77.5 6.258328 酒样品7 74.2 1.212265 酒样品8 71.4 13.54991 酒样品8 72.3 5.578729 酒样品9 72.9 9.631545 酒样品9 80.4 10.30857 酒样品10 74.3 14.58348 酒样品10 79.8 8.390471酒样品11 72.3 13.30873 酒样品11 71.4 9.371351 酒样品12 63.3 10.76052 酒样品12 72.4 11.83404 酒样品13 65.9 13.06777 酒样品13 73.9 6.838616 酒样品14 72 10.68748 酒样品14 77.1 3.984693 酒样品15 72.4 11.4717 酒样品15 78.4 7.351493 酒样品16 74 13.34166 酒样品16 53.1 9.06826 酒样品17 78.8 12.00741 酒样品17 80.3 6.201254 酒样品18 73.1 12.51177 酒样品18 76.7 5.498485 酒样品19 72.2 6.811755 酒样品19 76.4 5.103376 酒样品20 77.8 8.024961 酒样品20 43.2 7.07421 酒样品21 76.4 13.14196 酒样品21 79.2 8.024961 酒样品22 71 11.77568 酒样品22 79.4 7.321202 酒样品23 75.9 6.607235 酒样品23 77.4 3.405877 酒样品24 73.3 10.54145 酒样品24 76.1 6.208417 酒样品25 77.1 5.820462 酒样品25 79.5 10.31988 酒样品26 81.3 8.53815 酒样品26 74.3 7.532168 酒样品27 64.8 12.01666 酒样品27 77 5.962848 酒样品28 81.3 8.969702 酒样品28 79.6 5.037636描述统计量N 均值标准差方差统计量统计量标准误统计量统计量VAR00003 27 68.5185 1.50722 7.83174 61.336 VAR00004 27 74.4444 2.24201 11.64980 135.718 VAR00005 27 72.7037 2.70265 14.04338 197.217 VAR00006 27 65.2963 1.44393 7.50290 56.293 VAR00007 27 74.1852 2.64469 13.74223 188.849 VAR00008 27 72.7037 2.13091 11.07254 122.601 VAR00009 27 71.2222 1.51002 7.84628 61.564 VAR00010 27 72.0741 1.95456 10.15619 103.148 VAR00011 27 78.4444 1.23035 6.39311 40.872 VAR00012 0Zscore(VAR00003) 0Zscore(VAR00004) 0Zscore(VAR00005) 0Zscore(VAR00006) 0Zscore(VAR00007) 0Zscore(VAR00008) 0Zscore(VAR00009) 0Zscore(VAR00010) 0Zscore(VAR00011) 0Zscore(VAR00012) 0描述统计量N 均值标准差方差统计量统计量标准误统计量统计量VAR00003 27 68.5185 1.50722 7.83174 61.336 VAR00004 27 74.4444 2.24201 11.64980 135.718 VAR00005 27 72.7037 2.70265 14.04338 197.217 VAR00006 27 65.2963 1.44393 7.50290 56.293 VAR00007 27 74.1852 2.64469 13.74223 188.849 VAR00008 27 72.7037 2.13091 11.07254 122.601 VAR00009 27 71.2222 1.51002 7.84628 61.564 VAR00010 27 72.0741 1.95456 10.15619 103.148 VAR00011 27 78.4444 1.23035 6.39311 40.872 VAR00012 0Zscore(VAR00003) 0Zscore(VAR00004) 0Zscore(VAR00005) 0Zscore(VAR00006) 0Zscore(VAR00007) 0Zscore(VAR00008) 0Zscore(VAR00009) 0Zscore(VAR00010) 0Zscore(VAR00011) 0Zscore(VAR00012) 0有效的 N （列表状态）0模型描述模型名称MOD_2因变量 1 VAR000032 VAR000073 VAR000054 VAR000115 VAR00008方程 1 二次自变量VAR00004常数包含其值在图中标记为观测值的变量未指定用于在方程中输入项的容差.0001个案处理摘要N变量处理摘要变量因变量自变量VAR00003 VAR00007 VAR00005 VAR00011 VAR00008 VAR00004 正值数27 27 27 27 27 27 零的个数0 0 0 0 0 0 负值数0 0 0 0 0 0 缺失值数用户自定义缺失0 0 0 0 0 0 系统缺失0 0 0 0 0 0模型描述模型名称MOD_2因变量 1 VAR000032 VAR000073 VAR000054 VAR000115 VAR00008方程 1 二次自变量VAR00004常数包含其值在图中标记为观测值的变量未指定用于在方程中输入项的容差.0001个案处理摘要N个案总数27已排除的个案a0模型描述模型名称MOD_2因变量 1 VAR000032 VAR000073 VAR000054 VAR000115 VAR00008方程 1 二次自变量VAR00004常数包含其值在图中标记为观测值的变量未指定用于在方程中输入项的容差.0001模型描述模型名称MOD_2因变量 1 VAR000032 VAR000073 VAR000054 VAR000115 VAR00008方程 1 二次自变量VAR00004常数包含其值在图中标记为观测值的变量未指定用于在方程中输入项的容差.0001。

全国大学生数学建模竞赛A题葡萄酒评价分析

全国大学生数学建模竞赛A题葡萄酒评价分析葡萄酒是一种古老而美妙的饮品，其种类繁多，风味各异。

如何对葡萄酒进行准确的评价和分析成为了葡萄酒爱好者和生产商们共同关注的问题。

在此次全国大学生数学建模竞赛A题中，我们将围绕葡萄酒的评价和分析展开讨论。

1. 引言葡萄酒是一种由葡萄经过发酵而成的酒类饮品。

葡萄酒的风味和品质受到许多因素的影响，如产地、葡萄品种、酿造工艺等。

为了准确评价葡萄酒的质量和特点，我们需要建立相应的评价指标和模型。

2. 数据分析为了进行葡萄酒评价，我们首先需要收集相关的数据。

通过对不同品牌、不同种类的葡萄酒进行采样和测试，我们可以获得葡萄酒的关键指标，如酒精含量、酸度、甜度、单宁含量等。

在数据分析中，我们可以运用统计学方法和数学建模技术，对数据进行整理和处理。

通过计算均值、方差、相关系数等指标，我们可以得到葡萄酒的基本特征和相互之间的关系。

3. 葡萄酒评价指标体系建立基于数据分析的结果，我们可以建立葡萄酒评价指标体系。

这一体系应该包含对葡萄酒各项指标的评价方法和权重。

常见的评价指标包括酒精含量、色泽、香气、口感等。

在指标体系中，我们可以采用层次分析法，通过对各个指标的重要性进行排序和评估。

同时，还可以利用数学模型，将各项指标综合起来，得到最终的评价结果。

4. 葡萄酒评价模型构建在对葡萄酒进行评价时，我们可以利用数学建模方法构建评价模型。

常用的模型包括多元回归模型、灰色关联度模型等。

多元回归模型可以用来分析葡萄酒各项指标之间的关系，进而预测葡萄酒的品质。

灰色关联度模型则可以用来度量葡萄酒各个指标对品质的影响程度。

通过不断地调整模型和参数，我们可以得到更准确的葡萄酒评价结果，并为葡萄酒生产商提供有针对性的改进建议。

5. 葡萄酒评价系统设计为了方便葡萄酒评价和分析的实施，我们可以设计一个葡萄酒评价系统。

该系统可以包括数据输入、数据处理、指标评价、模型计算等功能模块。

数据输入模块用于将葡萄酒相关数据录入系统。

葡萄酒评酒员的评酒结果的可信度研究——2012年全国大学生数学建模比赛A题第一问

２、问题分析
评酒员对红白葡萄酒进行评价
表２成对样本检验成对差分
均值差分的９５％Ｓｉｇ
．
均值标准的差标准
置信区间
ｔ
ｄｆ（双侧）
误差下限上限
对１１白一２白２．４８９３５．０９２６．９６２４－４．４６４０一．５１４６－２．５８６２７．０１５
１、问题重述
在众多场合中葡萄酒用以招待客人，此时适当的葡萄酒的质量和档次非常重要。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。而酿酒葡萄的好坏直接影响所酿葡萄酒的质量，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。附件１给出了某一年份一些葡萄酒的评价结果，附件２和附件３分别给出了该年份这些葡萄酒和酿酒葡
— —
各理化指标的标准化数值ｎ ——第一组评酒员对白葡萄酒的评分的可靠性系数第二组评酒员对白葡萄酒的评分的可靠性系数
— — — —
可信度分析是一种测量综合评价体系是否具有一定的稳定性和可靠性的有效分析的方法。稳定性越好和可靠性越好说明这个评价样本的可信度越好。分别将两组评酒员对白葡萄酒、红葡萄酒的评分数据导入ＳＰＳＳ软件中，分别分析它们的可靠性系数、稳定性，结果分析如下表现用两组评酒员对白葡萄酒的评价的可信度比较为例。

葡萄酒评价的数学建模

第４卷第５期
２Ｏ１３年５月
黑龙江科学
ＨＥＩＬＯＮＧＪＩＡＮＧＳＣＩＥＮＣＥ
Ｖｏ１．４Ｎｏ．５Ｍａቤተ መጻሕፍቲ ባይዱｙ．２０１３
葡萄酒评价的数学建模
李治奇，毛小燕
（宁波大学科学技术学院，浙江宁波３１５２１２）
摘要：本研究主要分析酿酒葡萄与葡萄酒理化指标对葡萄酒质量的影响。首先建立了基于灰色关联度及熵权分析的聚类模型，实现对酿酒葡萄的分级。再运用ＳＰＳＳ软件做数据统计分析，得到了葡萄酒理化指标之间相对模糊的相关系数
Ｆｉｎａｌｌｙ，ｔｈｅｏｐｔｉｍａｌｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎｅｑｕａｔｉｏｎａｍｏｎｇｗｉｎｅｇｒａｐｅ，ｗｉｎｅｐｈｙｓｉｃｏｃｈｅｍｉｃａｌｉｎｄｅｘｅｓａｎｄｔｈｅｑｕａｌｉｔｙｏｆｗｉｎｅｗａｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：Ｗｉｎｅｅｖａｌｕａｔｉｏｎ；ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ；ｃｏｒｅｌａｔｉｏｎａｎａｌｙｓｉｓ；ｓｔｅｐｗｉｓｅｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎａｎｌｙａｓｉｓｍｏｄｅｌ
矩阵，并建立相关系数分析模型和逐步回归分析模型。最后利用该模型给出了酿酒葡萄、葡萄酒理化指标与葡萄酒质量

2012数学建模A题---葡萄酒评价---国家奖

葡萄酒的评价摘要本文主要运用统计分析方法，解决与所酿葡萄酒有关的问题。

对于问题一，,分别对白酒和红酒的两组数据进行差异性检验。

构建一个能反应葡萄酒本身质量的量，对两组数据分别进行相关性分析，得到第二组评酒员的结果更可信。

对于问题二，先做聚类分析，再做线性回归分析，得到白、红葡萄分为4级和3级。

对于问题三，利用问题二中聚类得到的7个主成分，把每种葡萄酒的理化指标与酿酒葡萄之间的7个主成分进行相关性分析，得到7个回归方程，即为酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的联系。

对于问题四，首先建立模型：12W=a *Y +b *Y 。

其中a,b 分别为酿酒葡萄和葡萄酒对葡萄酒质量的贡献率，1Y ，2Y 分别为两种因素的贡献值。

然后，通过确定芳香物质是否对葡萄酒的评分有影响来论证能否用葡萄和葡萄酒的理化指标评价葡萄酒的质量。

问题一中，本文运用excel 做两组数据的显著性差异检验，得到两组评酒员在评论白酒和红酒都存在显著性差异，且通过了F 检验。

接着本文通过确定各指标的权重，构建一个能反应各葡萄酒实际平分的量，把两组数据与之做相关性分析，发现第二组与之相关性更大，故第二组评酒员的结果更可信。

问题二中，本文通过SPSS 做理化指标的聚类分析，得到7个主成分；再做指标与评分的线性回归分析，得到白葡萄的分级结果为4级：一级：白酿酒葡萄14,22；二级：白酿酒葡萄4,5,9,19,23,25,26,28；三级：白酿酒葡萄24,27；四级：白酿酒葡萄1,2,3,6,7,8,10,11,12,13,15,16,17,18,20。

红葡萄酒为3级：一级：红酿酒葡萄2,9；二级：红酿酒葡萄3,4,10,22,24；三级：红酿酒葡萄1,5,6,7,8,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,23,25,26,27。

问题三中，本文运用excel 将葡萄酒的一级指标分别与7个主成分进行相关性分析然后对每种主要成分利用SPSS 进行线性回归分析得到以下7个回归方程：()()()()()r1134r21367r3137r4136r6137r71Y =-39.542+1.727+21.850+3.9463Y =4.044+0.026-0.156-0.005-0.1954Y =2.807+0.021-0.030-0.1895Y =2.700+0.024-0.169-0.0056Y =0.069+0.001-0.006-0.0077Y =70.028-0.188+x x x x x x x x x x x x x x x x x ()()2347r8123560.841+0.280-0.187+1.7048Y =58.545-0.021-1.028+1.666+27.045-0.0049x x x x x x x x x 即为每种酿酒葡萄与葡萄酒理化指标之间的联系。

小皮的酒评 -回复

小皮的酒评-回复题目：小皮的酒评引言：小皮是一位酒评师，他有着超乎寻常的酒品品味和独到的感悟。

他善于通过品尝酒品的香气、口感与余味来评价一款葡萄酒的优劣。

在这篇文章中，我们将跟随小皮的步伐，一起品味他的酒评风采。

一、品味酒的外观（300字）小皮首先会仔细观察葡萄酒的外观。

他会倾倒一部分酒在玻璃杯中，轻轻旋转杯子，使酒品与玻璃达到更大接触面积，然后仔细观察酒液的颜色、透明度和粘度。

透过玻璃杯，他可以清楚地看到它们的变化。

酒品的颜色往往与葡萄的品种、产地和采摘时间有关，透明度可以反映酒的质量，而粘度则暗示了其口感的丰富程度。

二、品味酒的香气（400字）接下来，小皮将酒杯慢慢靠近鼻子，并轻轻嗅闻酒的香气。

酒体散发的香气可以告诉小皮许多事情，比如酒的新鲜程度、成熟度和品质。

不同类型的葡萄酒有着独特的香气特征，白葡萄酒通常带有花香、果香或香草香气，而红葡萄酒则常常有坚果、香料或泥土的气味。

小皮通过酒的香气，可以判断出酒的品种和产地，同时也能了解到酒的复杂性和潜在的风味。

三、品味酒的口感（500字）小皮将酒口对于嘴唇，轻轻吸入一小口，让酒液在口腔中舒展开来。

他会仔细品味酒的口感与酒液触及舌尖、上腭、喉咙和咽喉的感触，来判断酒的质量与特点。

口感通常包括轻盈、饱满、丰富或细腻等。

酒的口感给人的感觉往往与酒精度数、酒的甜度、酸度和单宁含量有关。

小皮会特别关注酒的平衡性，即酒体各要素的协调与和谐程度。

四、品味酒的余味（300字）品尝完酒之后，小皮会细细品味酒的余味。

余味可以透露出酒的香气和口感的变化，也能帮助小皮判断出酒的品质长短。

好的酒通常会在味蕾上留下持久的回味，同时也带有丰富的层次与变化，令人难忘。

一款优质的葡萄酒余味柔顺、清爽，而劣质酒的余味却可能显得单一、粗糙。

通过品味余味，小皮可以进一步评价酒的综合性与深度。

结束语：小皮以他敏锐的嗅觉和独到的酒品评价方式，揭露出一款葡萄酒背后的神秘面纱。

通过仔细观察酒的外观，品味香气、口感和余味，小皮不仅探索了酒的复杂性与独特性，同时也带给我们一次美妙的味觉冒险。

2012高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目

A题葡萄酒的评价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。

附件1给出了某一年份一些葡萄酒的评价结果，附件2和附件3分别给出了该年份这些葡萄酒的和酿酒葡萄的成分数据。

请尝试建立数学模型讨论下列问题：1. 分析附件1中两组评酒员的评价结果有无显著性差异，哪一组结果更可信？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的理化指标之间的联系。

4．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来评价葡萄酒的质量？附件1：葡萄酒品尝评分表（含4个表格）附件2：葡萄和葡萄酒的理化指标（含2个表格）附件3：葡萄和葡萄酒的芳香物质（含4个表格）B题太阳能小屋的设计在设计太阳能小屋时，需在建筑物外表面（屋顶及外墙）铺设光伏电池，光伏电池组件所产生的直流电需要经过逆变器转换成220V交流电才能供家庭使用，并将剩余电量输入电网。

不同种类的光伏电池每峰瓦的价格差别很大，且每峰瓦的实际发电效率或发电量还受诸多因素的影响，如太阳辐射强度、光线入射角、环境、建筑物所处的地理纬度、地区的气候与气象条件、安装部位及方式（贴附或架空）等。

因此，在太阳能小屋的设计中，研究光伏电池在小屋外表面的优化铺设是很重要的问题。

附件1-7提供了相关信息。

请参考附件提供的数据，对下列三个问题，分别给出小屋外表面光伏电池的铺设方案，使小屋的全年太阳能光伏发电总量尽可能大，而单位发电量的费用尽可能小，并计算出小屋光伏电池35年寿命期内的发电总量、经济效益（当前民用电价按0.5元/kWh计算）及投资的回收年限。

在求解每个问题时，都要求配有图示，给出小屋各外表面电池组件铺设分组阵列图形及组件连接方式（串、并联）示意图，也要给出电池组件分组阵列容量及选配逆变器规格列表。

2012年数学建模A题一等奖获奖论文

6
秩和得到一个新的排序。由于此排序综合了 20 个评酒员的结果，因此，更能反应酒样的排序真实性，即认为该综合排序为理想排序。记样品 j 在第一组、第二组排序内的秩次为 X j (1) ， X j (2) ，综合之后排序秩次为 X j 。红葡萄酒三种排序的比较图如下：
关键词：葡萄酒评价
排序检验法
符号秩检验
TOPSIS 法
多重比较
1
一、问题重述
对于葡萄酒质量的确定，现如今通常采用感官评价的方法，即聘请一批有资质的品酒员对葡萄酒进行品评，然后对其外观、口感等分类指标进行打分。最后通过求和得到每种葡萄酒的总分，从而确定葡萄酒的质量。附件 1 中给出了某一年份一些葡萄酒的打分结果。同时，酿酒葡萄的好坏又直接影响着所酿葡萄酒的质量。除了感官评价的方法之外，在某种程度上，葡萄酒和酿酒葡萄检测的理化指标也能反映葡萄酒和葡萄的质量。附件 2 和附件 3 即给出了同一年份中，这些葡萄酒的和酿酒葡萄的成分数据。请分析题目，试建立合适的数学模型解决以下问题： 1. 对于附件 1 中的红葡萄酒与白葡萄酒，每种葡萄酒均由两组评酒员对其进行打分。试分析这两组品酒员的评价结果有无显著性差异，并判断哪一组的结果更为可信。 2. 综合感官评价所得到的葡萄酒质量与酿酒葡萄的理化指标，对酿酒葡萄进行分级。 3. 试分析酿酒葡萄、葡萄酒的两组理化指标之间有何关系。 4. 分析酿酒葡萄的理化指标、葡萄酒的理化指标对葡萄酒质量的影响，论证能否只用葡萄和葡萄酒的理化指标来评价葡萄酒的质量。
3
分的差异是否在一定的置信区间内，若不在，则认为评分差异性显著。考虑到本题的背景，两组评分的差异可体现在对样本酒的排名差异上。由于该问属于食品评价中的感官评价问题，因此，可结合感官评价中的排序检验与非参数检验中的符号秩检验，对两组评分的显著性进行评价。 1.1.1 样品秩次和秩和的求解评酒员对每一个酒样均从四大方面进行了评分。根据题意，葡萄酒的质量由总分所确定。因此，我们将每一个方面的评分加和，得到 i 品酒员对葡萄酒样品 j 的总评分。以红葡萄酒的评价为例，对于品酒员 i ，将其对 27 种样品的评分进行排序，评分最高的酒样秩次为 1，当多个样品有相同秩次时，则取平均秩次。记在 i 品酒员的评价排序中， j 酒样的秩次为 xij ，可得到秩次矩阵为：

2012国赛A题-葡萄酒

4.1.1 置信区间法为了降低各评酒员之间的异质性，先分别计算每一组中所有评酒员对同一酒样的平均值( s j )和标准差( j ),评酒员 i 对酒样品 j 评价的置信区间为 s j j[1] 。如果评酒员 i 对酒品 j 的评分（ sij ）在其置信区间内则保留；如果评酒员 i 对酒品 j 的评分（ sij ）不在其置信区间内则逐步调整，使评分都处于置信区间 s j j 内，具体为：若 sij <j , 则 Sij =sij + j ；若 sij >j ，则 Sij =sij - j 。直接使用 matlab （附录一）通过置信区间法对两组评酒员对红葡萄酒和白葡萄酒的评分进行修正，此时的数据更加可信，同时对每一个酒样的得分求均值，结果见表 4.1.2 （只给出第一组的红葡萄酒数据）。表 2 红葡萄酒样品经置信区间检验转 zg jx Fjx Yj
四、模型建立及求解
说明：限于篇幅因素，本文说明模型原理时一律用红葡萄（酒）数据说明，白葡萄（酒）只给出最终结果。 4.1 问题一的求解首先，将每个评酒员对葡萄酒样品的分类指标打分求和，用得到的总分代表该评酒员对葡萄酒样品质量的评价结果。然而，由于每个评酒员的评价尺度、评价位置以及评价方向的差异，在对评价结果进行统计分析时，必须对评酒员的原始数据进行相应的处理，以降低评酒员的系统误差（即异质性），真实反映样品间的差异。表 1 红葡萄酒样品的原始数据
葡萄酒质量评价方法的研究
摘要
本文给出了判别评价结果显著性差异以及可信度的方法，建立了模糊综合评价模型用熵权法对酿酒葡萄进行分级，根据多元回归分析拟合出了酿酒葡萄与葡萄酒理化指标间的关系，问题一：用评酒员对葡萄酒各类指标打分的总分衡量葡萄酒的质量，并利用置信区间法降低评酒员的异质性，使数据更真实的反映酒样间的差异。再将这些数据进行方差分析可知两组评酒员评价对红葡萄酒的评价没有显著差异，对白葡萄酒的评价有显著性差异。最后根据信度分析可知第一组评酒员更可信。问题二：首先将酿酒葡萄的理化指标进行主成分分析，将葡萄酒质量和提取的主成分一起作为衡量酿酒葡萄质量的指标，利用模糊综合评价法的原理及其评价方法，同时将信息论中的熵值引入模糊综合评价隶属矩阵的确定过程，利用熵权法构造隶属函数矩阵，尽量消除传统权重确定中主观因素的影响，从而对酿酒葡萄进行了良好的质量评价。问题三：首先借上问主成分分析法，将葡萄和葡萄酒的理化指标进行处理。然后，在假设条件下，建立多元线性回归模型，运用多元线性回归分析法分析葡萄和葡萄酒理化指标，做近似拟合，得出相应的拟合度值。对相关且拟合度高的自、因变量之间进行分析，最终得到结论。问题四：先建立因果关系模型，分别对葡萄芳香物质与葡萄酒芳香物质，葡萄酒理化指标与葡萄酒评价分数进行如上问的分析，综合两者，并在给出的关系模型的基础上对能否用葡萄及葡萄酒理化指标作为判断方法给予阐述。

2012高教社杯全国大学生数学建模竞赛A题葡萄酒问题评阅要点

2012高教社杯全国大学生数学建模竞赛A题评阅要点[说明]本要点仅供参考，各赛区评阅组应根据对题目的理解及学生的解答，自主地进行评阅。

本题目希望学生利用数学模型和附件1-3中的数据对评酒员的品评结果给出分析，对酿酒葡萄的质量给出评价，并探讨葡萄和葡萄酒的理化指标与酒的质量的关系。

问题1. 附件1中给出的是评酒员对27种红葡萄酒和28种白葡萄酒的两组品评结果。

这两组评酒员各不相同，两组中的每个酒样都取自相同葡萄酒厂家的同一批次的产品。

要求学生给出判断这两组评价结果好坏的原理、模型和方法，给出具体的结果，并对结果进行说明。

好的品评结果应该是对同一酒样评价时这些评酒员之间的差距小、且这些酒样之间的区分度明确（注：一些学生的模型和方法仅考虑评酒员的打分差距）。

参考：红酒中样品23是好酒，样品12是较差的酒。

问题 2. 给出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的原则、模型、算法和结果。

确定酿酒葡萄质量好坏的主要依据是问题1中评酒员对酒的质量的评价结果，根据这个评价结果和酿酒葡萄的各种理化指标给出确定葡萄质量的模型，由此给出这些酿酒葡萄的分级结果。

参考：分级结果中好的红葡萄应包含样品23，差的应该包含样品12。

问题 3. 给出分析酿酒葡萄与葡萄酒的成分之间关系的原理、模型和方法，得到葡萄酒的理化指标是否与葡萄的理化指标相关的结论，相关时给出具体的依赖关系。

求解时最好先对葡萄的理化指标（包括芳香物质）进行分类和筛选，然后进行评价。

注：仅把葡萄的全部理化指标进行简单回归不够完整。

问题4. 建立模型分析酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标与葡萄酒质量之间的关系，在模型的基础上给出具体结论，并对结论给出详细的分析说明。

注：评价葡萄酒质量时不一定需要包含所有的理化指标，但根据经验知道花色苷、总酚和单宁是红葡萄酒的重要指标。

附注：学生答卷中应该说明对缺失数据和异常数据的处理方式。

红酒评论范文

红酒评论范文红酒是一种古老而神秘的饮品，它承载着历史的厚重和文化的深邃。

在世界各地，红酒都是一种备受推崇的饮品，它不仅仅是一种饮料，更是一种艺术和享受。

今天我要介绍的是一款来自法国的红酒——勃艮第红酒。

勃艮第红酒，顾名思义，是产自法国勃艮第地区的红葡萄酒。

这个地区以其优质的葡萄酒而闻名于世，而勃艮第红酒更是其中的佼佼者。

它以其丰富的口感和浓郁的果味而备受赞誉，被誉为红酒中的“皇后”。

首先，勃艮第红酒的颜色是非常诱人的。

它呈现出深邃的红色，让人联想起成熟的葡萄和丰收的季节。

倒入玻璃杯中，红酒在阳光下泛出诱人的红光，仿佛是一坛珍贵的宝藏。

这样的颜色让人不禁心生向往，渴望品尝一口。

其次，勃艮第红酒的香气是令人陶醉的。

当你轻轻旋转酒杯，酒液中散发出的果香扑鼻而来，让人仿佛置身于果园之中。

浓厚的黑莓和覆盆子的香气交织在一起，散发出一种独特的魅力。

闭上眼睛，你会感受到一种无法言喻的愉悦，仿佛是在与大自然亲密接触。

最后，勃艮第红酒的口感是无与伦比的。

入口之后，浓厚的果味在舌尖上绽放开来，带来丰富的层次和深度。

它的酒体丰满而饱满，让人感受到一种极致的享受。

丝滑的口感让人沉醉其中，仿佛是在品尝一种艺术品般的美味。

总的来说，勃艮第红酒是一款令人难忘的红酒。

它的颜色诱人，香气陶醉，口感无与伦比，让人在品尝之后留下深刻的印象。

无论是独自品尝，还是与朋友共享，勃艮第红酒都能带来无尽的愉悦和享受。

它不仅仅是一种饮料，更是一种艺术和生活的体验。

让我们把勃艮第红酒的美好与世界分享，让更多的人感受到这种独特的魅力。

国赛A题优秀论文

葡萄酒的评价模型摘要本文主要解决葡萄酒的评价问题，运用多种数理统计方法通过MATLAB和SPSS软件对可能影响葡萄酒质量的因素进行统计分析，初步得出对葡萄酒的理化指标评价和主观评价具有差异性。

对于问题一中的显着性差异分析，针对两组评酒员对于每一种酒的评分，本文用α=），结果显示两组评酒员对红葡萄酒和白葡萄酒的评分MATLAB进行t检验（0.05都具有显着性差异。

对于可信度的问题，我们用EXCEL进行方差与置信区间的综合分析，得出对红、白葡萄酒的评价结果第二组可信度均较高。

问题二，首先用相关性分析计算出各个理化指标之间以及各理化指标与葡萄酒质量间的Pearson相关系数r，然后选取和葡萄酒质量相关程度较大（0.2r>）的理化指标进行聚类分析，依照指标的不同情况可将其分别分为3、4、5类，得出在每种分类情况下的分类方案。

最后，我们计算每种分类方案下各类酿酒葡萄质量得分的平均值，分值越高则级别越高，确定了最终的分级方案。

问题三，我们先对酿酒葡萄的理化指标进行主成分分析，利用降维技术找出能代表酿酒葡萄的主要理化指标，然后再将得出的主要理化指标与葡萄酒的理化指标进行相关性分析，根据相关系数确定二者理化指标间的关系。

结果表明，葡萄酒的理化指标除了由相对应的酿酒葡萄的理化指标决定外，还可由其它相关性大的理化指标决定。

最后，对问题四建立多元线性回归分析模型，对第一问中计算出了红、白葡萄酒和葡萄的样本相关系数进行比较，发现用葡萄的理化指标衡量葡萄酒的质量是不全面的，芳香物质可能会影响酒的香气从而影响酒的整体质量。

因此在第二小问中，先根据葡萄酒中芳香物质的化学成分将其分类（醛、烃、醇、酯、酸、酮以及其他含氧有机物），再利用多元线性回归模型计算出其样本相关系数，说明芳香物质通过酒的香气来影响酒的品质，从而说明了理化指标分析和主观评分在葡萄酒质量分析中的差异性。

关键词：t检验相关性分析聚类分析主成分分析多元线性回归问题重述葡萄酒是世界公认的对人体有益的健康酒精饮品，其生产方式方便,经济,且风味极佳.因而越来越受到广大市民的青睐，同时葡萄酒的质量以及等级划分也越来越受到人们的关注。

2012年全国大学生数学建模竞赛A题葡萄酒评价分析

2012年全国大学生数学建模竞赛A题葡萄酒评价分析葡萄酒是一种古老而神奇的饮品，它不仅有着悠久的历史，还拥有丰富的文化内涵和独特的口感。

在现代，葡萄酒已成为一种高品质、高雅的饮品，备受人们的青睐。

然而，如何准确地评价葡萄酒的品质，成为了学界和业界的一个共同难题。

本文将通过对2012年全国大学生数学建模竞赛A题的分析，探讨葡萄酒评价的数学建模方法。

1. 引言葡萄酒的评价一直以来是一项主观且复杂的任务。

传统的酒评方法主要依赖专业人士的经验和口感，但这种方法存在诸多不足。

为了解决这一问题，数学建模技术应运而生。

2012年的葡萄酒评价竞赛就是一个典型的例子。

2. 问题陈述2012年全国大学生数学建模竞赛A题要求参赛者基于给定的葡萄酒数据，利用数学模型对葡萄酒的品质进行评价。

竞赛提供的数据包括葡萄酒的理化指标、人工评分以及其他相关因素等。

3. 数据处理与分析为了对葡萄酒的品质进行准确评估，我们首先对提供的数据进行处理与分析。

通过统计学方法，我们可以计算出葡萄酒的平均评分、标准差等统计指标，从而评估数据的分布情况和变异程度。

此外，通过数据可视化技术，如散点图、箱线图等，我们可以观察数据的分布情况和异常值等。

4. 评价模型的建立基于提供的数据和问题要求，我们需要构建一个评价模型，来准确衡量葡萄酒的品质。

在建立模型时，我们可以考虑多个因素，如理化指标、人工评分等，并通过数学方法将这些因素进行权重分配、综合计算，从而得到一个综合评价指标。

例如，可以利用线性加权模型、层次分析法等来实现这一目的。

5. 模型求解与结果分析在完成评价模型的建立后，我们可以利用相应的数学算法对模型进行求解，并得到葡萄酒的评价结果。

通过分析结果，我们可以进一步了解葡萄酒品质的特点与变化趋势，为生产和消费提供科学依据和决策支持。

6. 模型的优化与改进为了提高评价模型的准确性和可靠性，我们可以进一步对模型进行优化和改进。

例如，引入更多的因素和数据，采用更复杂的数学方法，对模型进行验证和调整等。

全国大学生数学建模竞赛山东省一等奖获奖论文

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）：002A61所属学校（请填写完整的全名）：济南大学参赛队员(打印并签名) ：1. 曹文晓2. 范晓梅3. 张逢旭指导教师或指导教师组负责人(打印并签名)：孙方日期： 2012 年 9 月 10 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）：A题葡萄酒的评价摘要聘请一批有资质的评酒员对葡萄酒进行品评是确定葡萄酒质量的常用方法。

评酒员在对葡萄酒进行品尝后对其分类指标打分求其总分，从而确定葡萄酒质量。

酿酒葡萄的好坏与所酿葡萄酒的质量有直接的关系，其理化指标会在一定程度上反映葡萄酒和葡萄的质量。

本问题对葡萄酒的评价、酿酒葡萄的分级以及酿酒酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的联系做出分析。

对于问题一，首先采用显著性水平检验对两组评酒员的评价结果进行了检验，发现他们的评价结果是有显著性差异的，然后再利用置信区间法对两组评酒员的评价结果进行分析，得出第一组评酒员对红葡萄酒的评价结果更可信，第二组评酒员对白葡萄酒的评价结果更可信。

A题葡萄酒的评价