a题 葡萄酒的评价
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。
2012CUMCM_A题葡萄酒评价讲评
数据问题：缺失与异常数据处理
• 第一组红葡萄酒20号样本，评酒员4号中缺 色调数据-------取其他评酒员的均值，6； • 第一组白葡萄酒3号样本, 7号评酒员的持久 性超上限------77--7； • 第一组白葡萄酒8样本, 9号评酒员的持久性 超上限，16--6； • 酿酒白葡萄的百粒质量第三组数据太大， 2226.1--226.1。
问题一：建模
• 第一问：两组专家对同一组样本打分，分析两 组数据是否有显著性差异------直观理解：方差 分析，或t检验，F检验，秩和检验，Wilcoxon 符号秩检验，构造一些统计量，计算它们的值， 是否通过检验，给出结果。 • 第二问：确定哪一组专家更可信, 直观理解： 总体方差过小的组别区分度不好, 因此可以通 过比较方差大小来确定，也可以采用Cronbach 可信度系数，比较酒样F值和评酒员F值的相对 大小，Spearman秩相关系数，肯德尔和谐系 数法。
两组专家对红葡萄酒打分统计结果
白葡萄酒品评结果
第一组专家 第二组专家
总均值
73.98214
总均值
76.537037
方差
标准方差 最大
119.329
11.3597 95
方差
标准方差 最大
61.699
7.8548944 91
最小
中位值
40
76
最小
中位值Βιβλιοθήκη 4478初步分析结果
红葡萄酒： 二组均值基本相同，差异性不大 • 第一组方差明显大于第二组，从样本 区分度上说，第一组专家对红葡萄酒 的品评结果更可信 • 白葡萄酒评价结果类似：第一组优于 第二组
• 葡萄酒： 花色苷(mg/L) , 单宁(mmol/L), 总酚(mmol/L), 酒总黄酮(mmol/L), 白藜芦醇(mg/L), DPPH半抑制体积, 色泽； • 酿酒葡萄： 氨基酸总量，蛋白质，VC含量， 花色苷mg/100g鲜重, 酒石酸, 苹果酸, 柠檬酸, 多酚氧化酶活力, 褐变度, DPPH自由基1/IC50, 总酚，单宁，葡萄总黄酮，黄酮醇，白藜芦醇, 总糖，还原糖，可溶性固形物，PH值，可滴定酸， 固酸比，干物质含量，果穗质量，百粒质量， 果梗比，出汁率，果皮质量，果皮颜色
2012 全国大学生数学建模竞赛A
将芳香物质加入自变量进行回归分析，取拟合效果较优者
作为最终结果。
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
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。
剔除与之不相关或相性回归关系。性 回归关系。
问题四
本题要求分析酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标对葡萄酒质 量的影响，并论证评价模型。 将问题二中降维后酿酒葡萄的理化指标和葡萄酒的理化指 标作为回归自变量，评酒 员对葡萄酒的打分作为回归因 变量进行多元线性回归，得到初步的回归方程后，再考虑
问题三
要求探究酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标之间的关系，就是找出它们 各指标之间是否存
在相关性.
据此本文可建立多个因变量对多个自变量的回归分析模型，采用偏最小二乘法分析指 标之间的关系。
也可建立一元或一个因变量的多元线性回归分析模型，找出各指标的定量关系。 由于理化指标个数偏多，因此 先用相关分析分析自变量中哪些与因变量的相关性强，
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）
2012年数学建模A题
葡萄酒质量评定模型摘要葡萄酒质量的评定长久以来都是采用聘请品酒员，通过品酒员对葡萄酒各项指标打分求和来确定葡萄酒的质量。
葡萄酒的价格因品酒员评分高低的不同有显著的差别。
然而在这样的评定方式中人的主观因素对酒质量的评定占主导地位，葡萄酒质量的评定结果存在较大的不确定性。
随着人们对葡萄酒消费的增加及高质量化的追求，建立合理、规范、客观的葡萄酒质量评定模型显得尤为重要。
根据题中给出的相关数据，通过解决以下问题建立葡萄酒质量评定模型。
对于问题一：首先，将题目附录1中的数据经Excel处理，得到每组评酒员对每种酒样品的总分。
然后，对每一种酒样品运用两配对样本的非参数检验(符号秩和检验)对数据进行显著性差异分析，运用MATLAB软件比较各酒样品的两组数据发现两组结果差异显著。
其次，通过Excel求出每一种酒的品酒员所打总分的方差，得到两组品酒员分别对两类葡萄酒的方差走势图(见图1.1、1.2)，根据总体方差最小，方差波动较小，确定第二组品酒员的评分更可信。
最后，采用SPSS软件作进一步检验，结果相同即模型合理。
对于问题二，选取一级理化指标作为酿酒葡萄分级参考，对理化指标运用主成分分析法降维，通过MATLAB计算得到红葡萄的主成分有8个，白葡萄的主成分有11个。
综合评分得到的葡萄酒质量影响，红葡萄的影响因素有9个，白葡萄的影响因素有12个。
然后，利用折衷型模糊决策模型，考虑到由主成分分析方法得到的酿酒葡萄的的主成分值在反应酿酒葡萄质量好坏问题上会有一定的偏差，利用三角模糊的表达方式对主成分指标值进行表示，分别将红、白两类酿酒葡萄按隶属度大小排序，在运用聚类分析的方法，利用SPSS软件将葡萄划分为五个等级(见表格2.1)。
对于问题三，数据的庞杂是解决该问题的难点。
我们运用问题二中的主成分分析方法将理化指标转化为几个主成分，并运用MATLAB编程求出具体的主成分数值，然后建立线性回归模型，求解出酿酒葡萄与葡萄酒理化指标主成分之间的相关关系，从而反映出酿酒葡萄与葡萄酒理化指标之间的联系。
葡萄酒好评句子30字134条
葡萄酒好评句子30字134条《葡萄酒好评句子30字134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、葡萄酒好好喝哦。
包装都看着上档次。
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有种荔枝和梨的香气。
酒的颜色很淡。
不错，很满意。
10、买来放酒架上的，挺好看的，感觉应该也能挺好喝，观赏和饮用两不误，喜欢！11、收到货啦，物流很快，没有破损，包装非常精美，打开味道很不错，颜色透亮，还会回购的。
12、刚买了一瓶，包裹安全，挺满意的，往前节日比较多，还是喝红酒比较上档次，好评。
13、不错，第二次买了，上次喝着很好喝，建议大家可以买来尝尝，本来很喜欢这个口味14、还没有来得及品尝，同事瞅见就要去了一瓶……；就冲着原汁发酵、无其它添加来买的，试试看吧15、包装好没有破损漏酒，红酒果香酒香浓郁悦人，滋味柔和舒愉，入口不涩口。
16、红酒收到了非常好太阳升起时你未曾离开，太阳落下时你依然还在。
（道家）17、今天打开试喝了，味道不错，是我喜欢的包装也很高档，物流也快。
非常感谢18、喝多了，来评价，还可以。
价位在这呢，比那些其他20一瓶的冒充进口的，强一点，喜欢苦涩的味道19、没啥好说的，这几个月买了四箱，过去几年买梦歌湖十多箱。
A题 葡萄酒的评价 2
题目葡萄酒的评价--第三次模拟训练建模组号：30 组组员及分工：张娜（11数学系）建模雒蒙（12物理系）编程刘芯（11物理系）论文摘要本文通过对葡萄酒的评价，以及酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标之间的关系进行讨论分析。
对不同的酿酒葡萄进行了分类，并更深入讨论两者的理化指标是否影响葡萄酒质量。
对于本题，我们主要采用SPSS软件对模型进行求解。
问题一运用EXCLE单因素方差分析两组评酒员的评分结果，分别求出均值和方差，通过F检验，得出两组评酒员对红葡萄酒的评价有明显差异，对白葡萄酒的评价无明显差异；引入克伦巴赫alpha系数，通过SPSS软件得到克伦巴赫系数，从而确定出第二组评分结果的可信度更高。
问题二用系统聚类分析法对数据进行处理，通过ＳＰＳＳ软件，找出酿酒葡萄的一级指标相似程度的统计量，再以这些统计量作为划分依据，将所有品种初步分为四个等级，再进一步根据二级指标将每一级别分为甲，乙，丙，丁。
问题三采用统计学分析方法中的主成分分析法，用ＳＰＳＳ软件分别筛选出酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标中重要的几个理化指标，再对选出的两组重要理化指标建立线性回归方程，在SPSS中求出两者相关系数矩阵，得出酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的联系。
问题四利用因子分析法，分别给出酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标对葡萄酒质量的影响因素，芳香物质求和作为芳香指标进行因子分析，比较前后两者结果来确定芳香指数也是评价葡萄酒的质量的重要指标，最后还需要结合感官指标来评价葡萄酒质量。
关键词：单因素方差分析F检验alpha系数SPSS软件系统聚类分析法主成分分析法（一）问题重述在给出某一年份一些葡萄酒品尝评分表、葡萄和葡萄酒的理化指标的两个表格以及葡萄和葡萄酒的芳香物质的四个表格后，为了简化问题，我们对表中数据的各项指标进行计算，得出其对应的均值与标准差，适当的进行数据筛选，提取出相应的指标进行分析，建立数学模型。
现在我们需要解决以下四个问题：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。
a题 葡萄酒的评价
a题葡萄酒的评价葡萄酒的评价是一项需要经验和专业知识的工作，而且每个人对于葡萄酒的口味和品质都有不同的偏好。
一般来说，评价一款葡萄酒需要考虑它的外观、气味、口感和品质等多个方面。
首先，外观是评价一款葡萄酒的第一步。
葡萄酒的外观通常包括颜色和清澈度。
颜色可以告诉我们葡萄酒的年龄、种类和质量。
例如，年轻的白葡萄酒通常呈现出清澈的淡黄色，而陈年的红葡萄酒可能呈现出深红色或褐色。
清澈度则表明葡萄酒是否澄清良好。
其次，气味是葡萄酒评价中的关键要素之一。
葡萄酒的气味可以分为初级香味、次级香味和陈年香味。
初级香味通常是葡萄酒的果香，次级香味可能是葡萄酒的花香或草本香味，而陈年香味则是葡萄酒在陈年过程中产生的气味。
气味的复杂性和持久性也是评价一款葡萄酒的重要指标。
口感是评价葡萄酒的另一重要方面。
口感通常包括酒体、酒质和余味。
酒体是指葡萄酒的口感厚重程度，可以是轻盈、中等或饱满。
酒质是指葡萄酒的口感细腻度，可以是柔滑、粗糙或均衡。
余味则是葡萄酒在口腔中停留的时间和味道的持久性，优质的葡萄酒通常有长而丰富的余味。
最后，葡萄酒的品质是评价的最终目标。
葡萄酒的品质包括酒的平衡、复杂性和陈年潜力。
平衡是指葡萄酒的酒体、酒质、酸度和酒精之间的和谐程度。
复杂性则是指葡萄酒的口感和气味的多样性和深度。
陈年潜力是指葡萄酒在未来陈年的潜力和发展空间。
综上所述，葡萄酒的评价是一个综合性的过程，需要考虑外观、气味、口感和品质等多个方面。
只有通过对葡萄酒的全方位评价，才能准确地判断一款葡萄酒的品质和特点，为消费者提供更好的饮酒体验。
葡萄酒的评价
建模与求解
经过回归方程的检验，各变量参数的t检验的概率P值均小于0.05，方程的F检验 的概率值也小于0.05，拟合优度检验均在0.7-0.9的范围内，方程可以说明红葡 萄的理化指标可以对红葡萄酒的这五个理化指标进行分析
建模与求解
3.5典型相关分析模型
对不明显的2类指标进行分析 运用SAS软件对色泽与白藜芦醇进行典型相关性分析后，进行检验，发现5个色泽指 标显著，白藜芦醇指标不显著。
数据初步处理
建模前，必须先对数据进行处理 一、附件一所给数据中，评酒员4 对样本20关于色调的评分缺失，需对其进行补充 文中给出两种方案： （1） 取第四位评酒员对其余葡萄酒指标的均值进行补充。这种方法保留了评酒 员之间的打分差异，而忽略了各个酒品种的差异。 （2） 取其余9位评酒员对样本20的评分均值进行补充。这种方法忽略了评酒员 之间打分的差异，保留了不同酒类之间的差异。 结合题目要求方案（2）为可行方案。 二、验证样本数据是否服从正态分布。绘制样本正态拟合p-p图，推断服从正态分 布。 三、去除评酒员间的差异性：对于总体的检验相对于评酒员间的差异，更看 重样品酒间的差异。取10名评酒员分数平均值作为该分类指标的分数。
并且通过显著性检验，从而删除平衡/整体评价指标。
4.3理化指标的选取
处理二级指标。二级指标是葡萄和葡萄酒的理化指标，首先计算出葡萄、葡萄酒 理化指标、外观、香气、口感的相关矩阵，通过相关矩阵分别找出与外观，香气， 口感相关的葡萄，葡萄酒的理化指标选取出的二级指标,
建模与求解
结果如下：
建模与求解
4.4理化指标的回归分析
小结
该论文思路很清晰，步骤很明确。数据处 理得当，可以作为学习数据处理的一个例 子。
附件2：葡萄和葡萄酒的理化指标（含2个表格）
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。
数学建模 葡萄酒评价
A题：葡萄酒的评价摘要本文主要进行了葡萄酒感官评价的可信度比较、酿酒葡萄评价分级、酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的联系、评价结果统计分析等方面的研究。
通过方差分析、层次分析等方法建立模型，解决了葡萄酒的评价问题。
问题一：利用方差分析法对评酒员评价数据进行分析，并用Excel画出图表（见正文），直观地观察出两组评价数据范围接近，第二组评价数据波动不大，评价数据更可信。
问题二：要求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，我们认为影响酿酒葡萄品质的因素较多，酿酒葡萄各理化指标之间的关系又是极其复杂的，对其的评价是一个多指标、多属性的问题。
采用系统工程学的层次分析法(AHP)来确定影响葡萄品质的各因素的权重，应用综合评判法，对酿酒葡萄进行了评价和分级。
各等级下葡萄样品数如下表：问题三：利用逐步回归法得到酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的关系，并用神经网络进行比较验证。
问题四：通过聚类分析与神经网络相结合，分析酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标和葡萄酒质量间的联系。
通过理化指标得到葡萄酒质量评价分数，并与第二组评酒员评价出的葡萄酒质量评价分数对比分析，可知现阶段还不能用酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标来评价酒的质量。
本文的建模过程中，对于每个问题都充分考虑了影响因素，一定程度上体现了模型的可靠性，具有较强的适用性和普遍性。
关键词：方差分析Excel逐步回归分析Bp神经网络聚类分析MatlabDPS数据处理系统一、问题重述通过聘请一些有资质的评酒员品尝葡萄酒，根据他们反馈意见来确定葡萄酒的质量。
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。
已知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。
根据上述条件建立数学模型解决以下问题：1.分析两组评酒员的评价结果有无显着性差异，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。
葡萄酒的评价
葡萄酒的评价摘要在解决品酒员评价结果有无显著性差异中，首先我们对评价数据进行了第一次整理，得到酒样品分类指标的平均得分，然后对两组各项指标的评价结果进行了Wilcoxon秩和检验和t检验，得出两组红葡萄酒品酒员在外观分析中的色调，香气分析中的纯正度、质量，上存在显著性差异。
两组白葡萄酒品酒员在口感分析中的纯正度、持久性、质量和平衡/整体评价上存在显著性差异。
对于哪一组结果更可信的问题，我们引入了可信度，并对评价数据进行了第二次处理，得到酒样品的得分，根据第二次处理结果计算可信度的大小来评价品酒员的评分是否可信，最终得到第二组的结果更加可信。
针对酿酒葡萄的分级问题，需要考虑理化指标和感官指标。
首先我们对酿酒葡萄的理化指标进行归一化处理，然后将归一化的数据进行主成分分析，得到红葡萄有7个主要成分，白葡萄有8个主要成分，再根据成分矩阵，来判断每个主成分所包含的主要理化指标。
感官指标则由葡萄酒的质量来体现，因为总分确定质量，所以我们取第一问较可信的结果，进行归一化处理，同葡萄的理化指标一起进行聚类分析，得到的聚类分析图谱，最后使用聚类拆解法分级模型，得到分级结果以表格的形式给出。
分析酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的联系时，我们采用逐步多元线性回归分析。
根据第二问中的主成分分析结果和葡萄酒的主要指标，我们剔除了酒石酸、苹果酸、柠檬酸这三个指标。
在进行逐步回归分析之前，我们对酿酒葡萄与葡萄酒指标两两之间进行了相关性分析，得到其相关系数显著性，依次将对因变量作用显著的自变量引入回归方程，且每引入一个自变量后，对在此之前已引入的自变数重新测验，有不显著者立即舍弃，直到没有显著的自变数可以引入为止，最后即可得到一个最优的回归方程。
这一过程我们利用SPSS来进行计算，得到的结果以表格的形式给出。
针对第四问，我们仍采用第三问的方法，分析了各个理化指标对葡萄酒质量的影响。
通过逐步分析的方法运用SPSS计算得到红葡萄、红葡萄酒理化指标与红葡萄酒质量间的线性关系。
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
葡萄酒品酒评语
葡萄酒品酒评语1. 葡萄酒、果酒的酒体评语有哪些葡萄酒、果酒的酒体评语有：酒体完满：酒液色泽美观、组成成分完全、平衡。
酒体优雅：酒液外观美丽、香气和口味恰到好处。
酒体肥硕：酒液浓稠、饱满、松软。
酒体滞重：酒液中干浸物很高，颜色深浓，酒质厚重，饮时缺乏高度的开心感。
酒体粗实：酒液中有充分的干浸出物，但不甚调和。
酒体柔嫩：酒液中干浸出物少，使酒嫩而轻，但饮时还令人感到开心和稍有稠性。
酒体轻弱：酒液颜色浅淡，酒度不高，干浸出物量少，饮时感到轻弱乏味。
酒体瘦弱：酒液中缺乏干浸出物，酸分和其他组成成分也不足。
酒体粗劣：酒色深暗，味深厚苦涩。
浓淡适口：酒中组成成分垢和，给人温馨开心的感觉。
有皮有肉：总体成分组成良好，饮时有肥硕的口感。
酒体甘温酒度较高，但无刺激性和酒精昧，饮时令人有开心、温柔的感觉。
2. 葡萄酒质量怎样评价影响葡萄酒特色及质量的因素可以许多，但最重要的不外乎三大因素：葡萄、葡萄园和酿造技术。
不同葡萄品种在色泽、大小、形态及所含成分上都有着许多不同，葡萄的颜色、皮的厚度及酸、糖、多酚类等物质的含量都直接影响着酒的色、香、味。
酿酒葡萄与日常食用葡萄有很大不同，虽味道特别深厚，但多是肉少核多，皮厚汁少，颗粒小，缺乏鲜食价值。
但正是这些不起眼的葡萄在发酵酿制之后，变成了我们餐桌上的美酒。
不同葡萄品种酿制出的葡萄酒是不同的，但是，除了品种间的差异，葡萄本身的质量是酿制高质量葡萄酒的关键。
健康、未受污染及病菌侵蚀的葡萄酿出的酒产生异味的机会远比低质、遭到污染或病菌侵蚀的葡萄要少。
葡萄的质量与产量也息息相关。
一般地，葡萄的亩产量越高，葡萄所含的有效成份就越低，葡萄的质量也越低，酿制出的酒也就自然淡而无味，很平凡。
但也不是说产量越低越好，每一品种都有其本身最佳的产量与质量比，而且要结合树龄，树之间的密度，树的修剪及生长方式、地点等多种因素一起推敲考虑。
一般葡萄在7至40年树龄时产量最高，过后就渐渐降低。
老树虽然产量低，但如维护管理得好，也可结出高质量的葡萄。
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。
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。
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
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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。