基于改进层次分析法的葡萄酒品质评价模型

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葡萄酒的评价优秀论文

题目葡萄酒的评价摘要近年来，我国掀起了一场葡萄酒热，对葡萄酒的需求与日俱增，特别是随着食品科学技术的开展，人们不再满足传统感官评价葡萄酒的水平，如何运用数据资料定量研究葡萄酒的品质，加快建立葡萄酒市场指标规那么成为人们关注的焦点。

随着经济的高速开展，葡萄酒作为一种跨国际的交流饮品越来越受欢送，大量的古籍说明，中国是世界葡萄的起源中心，所以也很有可能是葡萄酒的起源国家。

早在我国文化巨著诗经中，就有元代的酒，比起前代来要丰富得多。

红葡萄酒十分常见，而对应的白葡萄酒，能使人精神焕发，心身舒泰，当然还能解渴，使人陶然而醉。

白葡萄酒往往比红葡萄酒更具异香之质，而酿造能让它的芳香更上层楼。

白葡萄酒往往不像红葡萄酒那样贮藏愈久愈好，而能开展其复合性，在瓶中渐渐演化、增加风味的白葡萄酒就更少了。

本文对影响葡萄酒品酒员对葡萄酒质量评价的因素进展分析，建立数学模型。

问题一根据层次分析法对品酒员自己的嗅觉、味觉以及品酒场所和心情因素分析影响葡萄酒品酒员品酒好坏的因素并对这些因素进展排序。

通过建立层次分析，然后构造判断矩阵同时赋值的方法，用matlab求出该矩阵最大特征值及此特征值对应的特征向量对u进展归一化处理，得出权重系数向量，对权重系数向量进展一致性检验。

问题二要求研究两组品酒员的评价结果有无显著性差异，这便可通过葡萄酒品尝评分表中第一组和二组白葡萄酒和红葡萄酒进展分析比拟，每组都十人，从酒的外观分析(澄清度、色调)，香气分析〔纯粹度、浓度、质量〕，口感分析〔纯粹度、浓度、持久性、质量〕，最后得出酒样的整体评价，由于数据量大，涉及因素多，我们无法甄别，本文用spass软件进展分析，求出每位评酒员对每种葡萄酒样品的各项指标的均值，通过对各项指标的离散系数进展分析。

通过一致性检验的方法得出两组具有显著性差异，得出结论第一组更可信。

关键词层次分析法一致性检验matlab spass一、问题重述1.1问题背景随着经济的高速开展，葡萄酒作为一种跨国际的交流饮品越来越受欢送，大量的古籍说明，中国是世界葡萄的起源中心，所以也很有可能是葡萄酒的起源国家。

基于改进的层次分析法的网络信息资源评价体系

２４９
鲁东大学学报（自然科学版）
第２２卷
２１建立递阶层次结构．
体设计，使表现的网络信息资源图、、文声并茂，更直接和自然，于理解．４易（）交互性：是否提供多
因此，者对层次分析法进行了改进，笔并将其应用
到网络度上克
服了人为因素的影响，该模型在应用中更具客使观性、学性和合理性，科
请同行专家４５， — 人每位专家给出其对每一因素
基于改进的层次分析法的网络信息资源评价体系
赵伟
（鲁东大学网络中心，山东烟台２４￣）６ｏ
摘要：针对网络信息资源评价中出现的指标层次多、随机性强等特点，考虑到传统的层次分析法存在的缺陷，提出了一种改进的层次分析法，并用它建立了网络信息资源的评价指标体系，计算出各评价指标的相对权重，
采用专家给出的待评价的网络信息资源各指标的属性值，过线性加权获得评价结果，网络信息资源的定通为
量评价提供了新的途径．
关键词：层次分析法；网络信息资源；评价方法；评价指标
中圈分类号：２０７Ｇ５．文献标识码：Ａ文章编号：６３８２（０６０－２３０１７．００２０）４０９－４
维普资讯
鲁东大学学报（自然科学版）
Ｌｄｎｎｅｉｕａ（ａｒｃｎｅＥｉｏ）ｕｏｇｉｒｔＪｒｌＮｔａＳｉｃｄｉＵｖｓｙｏｎｕｌｅｔｎ２０，２４：９— ２６０６２（）２３９

品酒师分享如何辨识葡萄酒品质

品酒师分享如何辨识葡萄酒品质
一、品酒师的眼光
作为一名资深品酒师，我深知辨识葡萄酒品质的重要性。

在品尝葡萄酒时，首先要注意的是观察酒液的颜色和清澈度。

优质的葡萄酒通常色泽深浅均匀，清澈透亮，没有悬浮物。

其次，要通过闻香来判断葡萄酒的品质。

优质葡萄酒的香气通常清新而浓郁，能够让人感受到水果、花香或香料的味道。

而劣质葡萄酒则可能带有霉味或酸味，这是需要警惕的信号。

二、品酒师的味蕾
品尝葡萄酒时，要让酒液在口中停留片刻，让味蕾充分感受到酒液的口感和味道。

优质葡萄酒通常口感丰富，酸甜平衡，余味悠长。

而劣质葡萄酒可能口感单薄，酸度过高或过低，余味苦涩。

此外，品酒师还需要留意葡萄酒的酒体和结构。

优质葡萄酒通常酒体丰满，口感丰富，结构层次分明。

而劣质葡萄酒可能酒体轻盈，口感平淡，结构杂乱。

三、品酒师的经验
除了以上的方法外，品酒师还需要通过大量的品酒经验来提升自己的辨识能力。

只有不断地品尝各种不同类型的葡萄酒，才能培
养出敏锐的味觉和嗅觉，从而更准确地判断葡萄酒的品质。

总的来说，要成为一名优秀的品酒师，需要不断学习、积累经验，提升自己的辨识能力。

只有这样，才能在众多葡萄酒中发现那些真正优质的佳酿，让自己的品酒之旅更加丰富多彩。

葡萄和葡萄酒的质量分析及评价

葡萄和葡萄酒的质量分析及评价摘要：葡萄酒的质量评价是研究葡萄酒的一个重要领域，目前葡萄酒质量的确定一般通过有资质的评酒员进行品评，也可通过建立数学模型依据葡萄酒和酿酒葡萄的理化指标来对葡萄酒进行评价研究。

关键词：偏相关分析；因子分析；多元线性回归；评价模型引言分析酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标之间的联系，由于白葡萄和红葡萄及白葡萄酒和红葡萄酒在理化指标上都有所不同，所以需要分开分别分析，可以利用统计分析的方法将酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标进行相关性分析。

1.葡萄酒与酿酒葡萄的相关性分析1.1数据处理不考虑酿酒葡萄和葡萄酒的二级指标，只重视一级指标的作用。

对多次测量的理化指标取平均值，把酿酒葡萄的55种芳香物质无量纲求和作为酿酒葡萄的一个理化指标，把葡萄酒的73种芳香物质无量纲求和作为葡萄酒的一个理化指标[1]。

1.2相关性分析相关分析就是研究两个或多个变量之间的相关程度大小，以及使用函数来表示互相关系的方法。

Lij>0时，表示葡萄酒的第i项指标与酿酒葡萄的第j项指标呈正相关；Lij<0时，表示葡萄酒的第i项指标与酿酒葡萄的第j项指标呈负相关；Lij的绝对值大小反映了葡萄酒的第i项指标与酿酒葡萄的j项指标线性关系的强弱。

但是Lij代表的相关系数存在误差，通过回归方程对Lij进行拟合，求出拟合度R方。

R方的范围是0到1，越大越好。

偏相关回归分析是在多元回归分析中常见的分析方法，在消除其他变量影响的条件下，所计算的某两个变量之间的的相关系数。

1.3相关性系数的求解将酿酒葡萄和葡萄酒的各项理化指标（各种芳香物质归为理化指标的一项）进行无量纲化。

现在有红葡萄酒的理化指标10个，酿红葡萄酒葡萄的理化指标31个，白葡萄酒的理化指标9个，酿白葡萄酒葡萄的理化指标31个。

通过SPSS软件的偏相关回归分析求得葡萄酒与酿酒葡萄理化指标之间的相关系数Lij,见附录和附录。

由相关系数正负可以判断葡萄酒与酿酒葡萄之间的性关系。

基于实例和层次分析法的产品开发资源评价

（１．湖北理工学院机电工程学院，黄石４３５００３；２．同济大学现代制造技术研究所，上海２０１８０４）
摘要：针对产品开发过程中不同部门的资源评价问题，提出一种基于实例和层次分析法的产品开发资源评价方法。通过对设计资源的客观信息数据分析和资源价值指标的定义，构建基于实例信息扩散原理的客观评价模型。领域专家和项目负责人分别从资源价值性、资源稀缺性和不可替代性等不同角度给出资源比重的互补判断矩阵。综合上述评价结果构建三角模糊数互补判
务Ｉ訇似
基于实例和层次分析法的产品开发资源评价
ＥｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆｐｒｏｄｕｃｔｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｒｅｓｏｕｒｃｅｂａｓｅｄｏｎｃａｓｅａｎｄＡＨＰ
徐赐军 ‘ ，李爱平
ＸＵＣｉ－ｊｕｎ。．ＬＩＡｉ．ｐｉｎｇ
于提高企业资源优化匹配。根据产品开发项目类型的不同，设计资源可由企业内部或外部的不同部门资源组成，因此，项目负责人由于在产品开
文献的判断矩阵构建一样主要以专家等主观评价
０引言
资源是企业生存的基本保证，准确配制资源可以有效提高产品开发过程的质量和效率，因
用其组合模型对制造资源综合评价和系统分析。Ｍａｒｃｏ等人建立了生产网中的伙伴选择模型，采

层次分析法在农业系统中的应用研究

层次分析法在农业系统中的应用研究刘朝亮【摘要】层次分析法(AHP)作为一种定性与定量分析方法相结合的综合性评价方法,在农业科技、可持续发展、农机化、气象灾害等多个领域得到了广泛应用.对层次分析法及其衍生出的改进层次分析法、区间层次分析法、模糊层次分析法、改进模糊层次分析法和灰色层次分析法在农业系统决策中的研究工作和应用现状进行综述.作为常见的综合评价方法之一,AHP既可单独应用,也可与其他综合评价方法相结合,从而扩展解决实际问题的思路,克服单一层次分析法理论的不足,更好地对问题作客观评价.【期刊名称】《广东农业科学》【年(卷),期】2013(040)013【总页数】5页(P228-232)【关键词】农业系统;层次分析法;应用【作者】刘朝亮【作者单位】农业部规划设计研究院,北京100125【正文语种】中文【中图分类】S11+5层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）是 1977年由美国匹兹堡大学教授Saaty提出的一种将定性与定量分析方法相结合的多目标决策分析方法。

该法的主要思想是通过将复杂问题分解为若干层次和若干因素，对两两指标之间的重要程度作出比较判断，建立判断矩阵，通过计算判断矩阵的最大特征值以及对应特征向量，得出不同方案重要性程度的权重，为最佳方案的选择提供依据[1]。

AHP充分考虑了定性因素的影响作用，结合专家的经验判断，将其融入到递阶层次结构中，从而对问题进行综合分析评判，再运用简单易懂的数学方法形成判断矩阵，经过计算后得出量化的结果[2]。

近年来AHP已经渗入到各行各业，如建筑业、医药卫生、电子信息、能源矿业、资源环境、金融经济、交通运输等，并为这些领域成功地解决了诸多决策问题。

如同其他行业，农业系统的工程技术、科技进步、可持续发展等环节均存在方案优选、综合评估、可行性判断等问题，这些方面不可避免的要引入决策方法作为辅助手段。

因此，本文对AHP在农业系统中的应用现状进行综述。

酿酒葡萄与葡萄酒的评价分析模型

ＤＰＰＨ半抑制剂、色泽Ｌ｜ｌｃ、口￥、ｂ），（ｉ＝１，２，３，一・，９）；
（７）：建立白葡萄酒质量层次结构模型的因素层，Ｎｉ＝（花色苷、单宁、总酚、酒总黄酮、白藜芦醇、ＤＰＰＨ半抑制剂、色泽Ｌ、ａ｝、ｂ），（ｉ＝１，２，３， …，８）；（８）０，：建立层次结构模型的子因素层，０，＝（样品４，５，６，８，ｌｌ，ｌ４，１７，２Ｏ，２３，２６）；（９）Ｉｓ一Ｄ：抽取红酿酒葡萄理化性质的１Ｏ个样本影响因素对目标Ｉｓ的因素判断矩阵；（１０）Ａ：最大特征根；：与最大特征根对应的特征向量归一化后取值．
１引言
酿酒葡萄的好坏与所酿葡萄酒的质量有着直接的关系，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．２０１２年全国大学生数学建模竞赛Ａ题要求对酿酒葡萄和葡萄酒的质量进行综合评价，并给出两者质量之间的内在联系，本文将就这两个问题进行建模分析，具体指标及
第３５卷第３期
２０１３年５月
泰山学院学报
ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＩＩＡＩＳＨＡＮＵＮⅣ ＥＲＳＩＩＹ
Ｖ０１．３５Ｎ０．３ＭＢｖ．２０１３
酿酒葡萄与葡萄酒的评价分析模型
数据见２０１２年赛题Ａ及其附件．
２符号说明
（１），Ｒ／，ＣＲ：分别表示一致性指标、随机一致性指标和一致性检验指标；

基于分析层次法的教育质量评价模型

基于分析层次法的教育质量评价模型随着人口结构的变化和社会经济的快速发展，对教育质量的要求越来越高。

教育质量评价是现代教育管理中的重要环节，对于提高教育质量、提升教学水平以及指导政策制定都具有重要意义。

基于分析层次法的教育质量评价模型成为了现代教育质量评价的一种重要方法。

一、分析层次法的基本原理和步骤分析层次法是以层次分析为基础的决策分析方法，它是由美国运筹学家托马斯·L·赛蒂斯于20世纪70年代提出的。

分析层次法是一种定性分析方法，它把层次化的复杂问题，通过逐层分解、层与层之间的比较与判断，得出最终的决策结果。

分析层次法主要包括如下步骤：1.建立层次结构模型：将问题分解为若干个层次，从而得到一个有层次结构的模型。

2.构造判断矩阵：对于每个节点，采用比较判断法来确定两两比较的重要程度。

3.计算判断矩阵的特征值和特征向量：通过计算矩阵的特征值和特征向量来确定各节点的权重，从而得到加权后的判断矩阵。

4.一致性检验：通过计算一致性指标，判断构造判断矩阵时是否存在较大的不一致性。

5.合成各级权重：通过合成各级节点的权重，确定各个层次的全局权重。

6.综合评判：将所研究的对象分别归到各级指标中去，确定各个指标及各级权重的重要性大小，得出最终的评价结果。

二、分析层次法在教育质量评价中的应用分析层次法是一种全面、科学、定量化的教育质量评价方法，同时也是一种较为科学、可以紧密结合实际的评价工具。

在教育管理中，分析层次法可以用来评价教育质量、评估办学水平等。

1.建立教育质量评价模型教育质量评价模型是指评价体系、评价指标和评价方法三个方面的总和，是教育质量评价的核心。

利用分析层次法可以建立一个科学完整的教育质量评价模型，通过对教师、课堂、校园、课程、实践等各个方面进行系统化的评价，精确分析出教育机构的强度和不足，从而有针对性地提高教育质量。

2.确定评价指标评价指标是教育质量评价的重要内容之一，是教育质量评价具体实现的依据。

葡萄酒质量分析范文

葡萄酒质量分析范文葡萄酒是经过葡萄酿造而成的酒类产品，它的质量直接影响到消费者的口感和体验。

在市场上存在着各种不同种类和品牌的葡萄酒，质量的好坏因素众多，如葡萄品种、产地、酿造工艺等。

本文将对葡萄酒的质量进行详细分析。

首先，葡萄酒的质量与葡萄品种密切相关。

不同种类的葡萄酿造出来的酒具有不同的特点和口感。

常见的葡萄品种有赤霞珠、黑皮诺、雷司令等。

赤霞珠酿造的葡萄酒通常具有浓郁的果香和柔和的单宁，非常适合用来餐前品尝；黑皮诺酿造的葡萄酒酒体较轻盈，带有一定的酸度，适合与各种食物搭配；雷司令酿造的葡萄酒则以其清新的香气和甜度受到大众的喜爱。

因此，在选择葡萄酒时，消费者可以根据自己的个人口味和需求来选择合适的葡萄品种。

其次，葡萄酒的质量还与产地有关。

不同地理环境和气候条件会对葡萄的种植和成熟产生不同的影响，从而影响到葡萄酒的质量。

法国、意大利、西班牙等国家的葡萄酒产地以其优良的品质享誉全球。

法国的勃艮第地区产酒历史悠久，其出产的红白葡萄酒品质上乘，被誉为“皇帝之酒”；意大利的托斯卡纳地区以其浓郁的果香和坚实的单宁赢得了良好的口碑；西班牙的里奥哈地区则以其酱香型和独特的酿造工艺著称。

因此，在购买葡萄酒时，消费者可以关注产地以及产地的名誉和口碑。

此外，葡萄酒的酿造工艺也是决定质量的重要因素之一、葡萄酒的酿造过程一般包括葡萄采摘、榨汁、酒精发酵、贮存和熟化等环节。

酿造的精细程度和步骤的掌控都会影响到葡萄酒的质量。

例如，精选葡萄的采摘时间、榨汁的方式以及用木桶还是不锈钢桶进行发酵等，都会对葡萄酒的风味产生影响。

同时，贮存和熟化过程中的温度和时间控制也很重要，这些因素将会影响葡萄酒的香气、口感和稳定性。

因此，在购买葡萄酒时，消费者可以关注产品的酿造工艺和酒庄的信誉。

总结起来，葡萄酒的质量分析需要综合考虑葡萄品种、产地和酿造工艺等因素。

消费者可以根据自己的口味和需求选择合适的葡萄酒品种，并关注优质葡萄酒产地和有口碑的酒庄。

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。

基于改进层次分析法的葡萄酒品质评价模型

一
１０２２２２２２’
。
。
一ｍ
。
表１
理化指标葡萄糖干浸出物乙酸柠檬酸二氧化硫甲醇苯甲酸山梨酸标准代码ＧＢ１５０３７ — ２ｏ０５ＧＢ１５０３７ — ２００５ＧＢｌ５Ｏ３７ — ２ｏ０５ＧＢ１５０３７ — ２ｏ０５ＧＢ１５０３７－２ｏｏ５ＧＢ１５０３７ — ２０ｏ５ＧＢ１５Ｏ３７ — ２ｏｏ５ＧＢ１５０３７ — ２００５标准名称葡萄酒标准葡萄酒标准葡萄酒标准葡萄酒标准葡萄酒标准葡萄酒标准葡萄酒标准葡萄酒标准限量值４＃Ｌｌ８ｇ，Ｌ１ｇ，Ｌｌｇ，Ｌ２００ｍ＃Ｌ３００ｍｇ『Ｌ５０ｍ＃Ｌ２００ｍ
一４ ●
４
６
１
１
７７１Ｏ７
Ｃ＝
（４）
根据现有葡萄酒国家标准葡萄酒中葡萄糖、干浸出物、乙酸、柠檬酸、二氧化硫、甲醇、苯甲酸、山梨酸的含量限定值的比较构建比较矩阵曰＝（６）（ｉ，ｊ代表量按上述顺序）来计算８种理化指标的权重ｔＯ，
科技・探索・争鸣
Ｓｃ科ｉｅｎｃｅ＆技Ｔｅｃｉｏｎ
基于改进层次分析法的葡萄酒品质评价模型
朱泳筠李涉川陈艳芳王春利（桂林电子科技大学信息科技学院。广西桂林５４１００４）
一４ ●

《基于层次分析法的某城市生态环境质量评价研究》

《基于层次分析法的某城市生态环境质量评价研究》篇一一、引言随着城市化进程的加速，生态环境问题日益凸显，成为影响城市可持续发展的重要因素。

对城市生态环境质量进行评价，是了解城市生态环境现状、发现问题、制定改善措施的重要手段。

本文以某城市为例，采用层次分析法进行生态环境质量评价研究，以期为该城市的生态环境改善提供科学依据。

二、研究区域与方法1. 研究区域本文以某城市为研究对象，该城市具有代表性的生态环境问题，对区域乃至国家生态环境具有重要影响。

2. 研究方法本文采用层次分析法进行生态环境质量评价。

层次分析法是一种定性与定量相结合的多目标决策分析方法，可以有效地处理复杂的社会、经济、技术等问题。

三、层次分析法应用1. 建立层次结构模型根据生态环境质量评价的实际情况，建立包括目标层、准则层和指标层的层次结构模型。

目标层为该城市生态环境质量评价；准则层包括自然环境、社会环境、经济环境和人为活动等四个方面；指标层则根据准则层的具体内容，选取具有代表性的指标。

2. 确定指标权重采用专家打分法、层次单排序及其一致性检验等方法，确定各指标的权重。

权重反映了各指标在生态环境质量评价中的重要程度。

3. 数据采集与处理收集该城市近几年的生态环境相关数据，包括空气质量、水资源、绿化率、噪音污染、人口密度、经济发展水平等。

对数据进行标准化处理，消除量纲和数量级的影响。

4. 计算综合评价指数根据层次分析模型和指标权重，计算各准则层和目标层的综合评价指数。

综合评价指数反映了该城市生态环境质量的总体水平。

四、结果分析1. 生态环境质量评价结果根据综合评价指数，对该城市生态环境质量进行评价。

评价结果包括自然环境、社会环境、经济环境和人为活动等方面的得分及总体得分。

2. 结果分析结合该城市实际情况，对评价结果进行分析。

分析各准则层和指标层的得分情况，找出影响生态环境质量的关键因素。

同时，将该城市的生态环境质量与同类城市进行比较，找出差距和不足。

模糊综合评价在干红葡萄酒感官品评中的应用

模糊综合评价是借助模糊数学的一些概念，应用模糊关系合成原理，将一些边界不清、不易定量的因素定量化、综合评价的一种方法，常用于定性检测、感官多指标综合 [2]。目前将模糊综合评判法应用于食品感官品评的实例并不多。
1 材料与方法
1.1 材料
1.1.1 干红葡萄酒样品
表 1 列出了本研究使用的干红葡萄酒样品种类及其产地信息。
整理品评人员的评价结果，统计每项目指标认可人
Y=A · R
数，汇总结果见表 4。表4 干红葡萄酒感官品评结果汇总
酒序号
评价指标
外观 U1 0.2
香气 U2 0.3 滋味 U3 0.2
典型性 U4 0.2 综合品质 U5 0.1
色泽 0.1 澄清度 0.1
香气 0.3
香味 0..2
总体风味 0..2
模糊综合评价模型。对于多因素多层次模糊矩阵的复合运算，有模型：
对多种干红葡萄酒的排序，可令等级分数矩阵为 C=（C1 C2 C3 C4），再求出 B 的综合评价值。 2 干红葡萄酒感官品评模糊综合评价模型的验证
实验研究中，我们选取了 13 位经验丰富的干红葡萄酒品评专家组成品评小组，参照最新的葡萄酒国家标准 GB15037 － 2006，对 6 种不同档次的酒样按表 2 的标准进行感官品评。将结果按行进行归一化处理，得到模糊关系矩阵 R。
根据以上原理，结合最新的葡萄酒国家标准（GB15037 － 2006），设计表 2 所示的干红葡萄酒感官品评标准。
U ＝ { 外观（色泽、澄清度），香气，滋味，典型性，综合品质 }（5 个评价指标—因素集）
V ＝ { 优，优良，合格，不合格，劣质 }（5 个评价等级—评价集）

基于AHP的葡萄酒旅游资源综合评价研究——以山东烟台为例

SINO-OVERSEAS GRAPEVINE & WINE基于AHP 的葡萄酒旅游资源综合评价研究——以山东烟台为例胡宇橙，吴秀苹（天津商业大学管理学院，天津 300134）摘要：科学评价葡萄酒旅游资源是葡萄酒旅游开发的前提。

采用层次分析法（Analytic hierarchy process ，AHP ），从葡萄酒资源价值、葡萄酒旅游环境氛围和开发建设条件三个方面，选取葡萄及葡萄酒资源丰度、历史文化价值等16个指标，构建烟台葡萄酒旅游资源评价体系，计算各层次指标权重并建立评价模型。

结果表明，烟台葡萄酒旅游资源综合评分为74.926，资源质量总体较好，具有较大的开发价值。

最后基于评价结果，提出烟台葡萄酒旅游资源开发策略。

关键词：葡萄酒旅游；资源评价；层次分析法；山东烟台中图分类号：F592；TS262.61 文献标志码：A DOI ：10.13414/ki.zwpp.2021.02.012Comprehensive evaluation of wine tourism resources based on AHP—— a case study on Yantai of ShandongHu Yucheng, Wu Xiuping（School of Management, Tianjin University of Commerce, Tianjin 300134, China ）Abstract : Scientiﬁc evaluation of wine tourism resources is the premise of wine tourism development. Using theanalytic hierarchy process(AHP), from three aspects of wine resource value, wine tourism environment atmosphere, and development and construction conditions, sixteen indicators, such as grape and wine resource abundance, historical and cultural value, etc, were selected to construct the evaluation system of wine tourism resources in Yantai region, and established evaluation model. The results showed that the comprehensive score of wine tourism resources in Yantai region was 74.926, the quality of wine tourism resources was generally good, and it had great development value. Finally, based on the evaluation results, It puts forward the development strategy of wine tourism resources in Yantai region.Key words : wine tourism; resource appraisal; analytic hierarchy process (AHP); Yantai of Shandong2021(2): 54-59收稿日期：2020-10-05基金项目：天津市艺术科学规划项目（B20001）作者简介：胡宇橙（1973—），男，副教授，研究方向为旅游企业管理和区域旅游发展。

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。

基于层次分析法的教学质量评价模型

ＪＩＡＮＧＸｕｅ－ｐｉｎｇ，ＣＨＥＮＧＰｅｉ－ｙｉｎｇ。
（１ＩＺｈｅｊｉａｎｇＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｎｄＥｎｇｉｎｅｅｒＳｃｈｏｏｌ，Ｈｕｚｈｏｕ３１３０００，Ｃｈｉｎａｓ２．ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒ，ＨｕｚｈｏｕＴｅａｃｈｅｒｓＣｏｌｌｅｇｅ３１３０００．Ｃｈｎａｉ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＡＨＰｃａｎｅｖａｌｕａｔｅｔｈｅｅｄｕｃａｔｉｏｎｑｕａｌｉｔｙｏｆａｃｏｌｌｅｇｅｍｏｒｅｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｌｙａｎｄｏｂｊｅｃｔｉｖｅｌｙ，ｗｈｉｃｈｉｓｉｓｃｏｎｄｕｃｉｖｅｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｃｏｌ —
理［１］。本文基于网络平台，将评教系统与网络相结合，克服了传统评教模式的缺陷，突出了科学化、实时化、客观化和人性化等特点。

为了使评价体系更加科学、公正，本文给出了一种基于层次分析法的教学质量评价方法。多层次不是
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层次分析法评价模型

层次分析法评价模型评价类数学模型是全国数学建模竞赛中经常出现的一类模型，如2005年全国赛A题长江水质的评价问题，2008年B题高校学费标准评价体系问题等。

主要介绍三种比较常用的评价模型：层次分析模型，模糊综合评价模型，灰色关联分析模型，以期帮助大家了解不同背景下不同评价方法的应用。

层次分析模型层次分析法(AHP)是根据问题的性质和要求，将所包含的因素进行分类，一般按目标层、准则层和子准则层排列，构成一个层次结构，对同层次内诸因素采用两两比较的方法确定出相对于上一层目标的权重，这样层层分析下去，直到最后一层，给出所有因素相对于总目标而言，按重要性程度的一个排序。

其主要特征是，它合理地将定性与定量决策结合起来，按照思维、心理的规律把决策过程层次化、数量化。

运用层次分析法进行决策，可以分为以下四个步骤：步骤1 建立层次分析结构模型深入分析实际问题，将有关因素自上而下分层(目标—准则或指标—方案或对象)，上层受下层影响，而层内各因素基本上相对独立。

步骤2构造成对比较阵对于同一层次的各元素关于上一层次中某一准则的重要性进行两两比较，借助1~9尺度，构造比较矩阵；步骤3计算权向量并作一致性检验由判断矩阵计算被比较元素对于该准则的相对权重，并进行一致性检验，若通过，则最大特征根对应的特征向量做为权向量。

步骤4计算组合权向量(作组合一致性检验)组合权向量可作为决策的定量依据通过一个具体的例子介绍层次分析模型的应用。

例(选择旅游地决策问题)如何在桂林、黄山、北戴河3个目的地中按照景色、费用、居住条件、饮食、旅途条件等因素进行选择。

步骤1 建立系统的递阶层次结构将决策问题分为3个层次：目标层O，准则层C，方案层P；每层有若干元素，各层元素间的关系用相连的直线表示。

图1 选择旅游地的层次结构步骤2构造比较矩阵元素之间两两对比，对比采用美国运筹学家A.L.Saaty 教授提出的1~9比率标度法(表1)对不同指标进行两两比较，构造判断矩阵。

基于聚类分析的葡萄酒分级评价

基于聚类分析的葡萄酒分级评价随着葡萄酒产品大量涌入市场，为更好的适应不同层次的消费水平对葡萄酒进行分级评价，据此建立包括氨基酸、蛋白质、VC含量等27个酿酒葡萄理化指标和葡萄酒质量两方面的酿酒葡萄分级评价体系。

对酿酒葡萄理化指标数据标准化处理，根据欧式距离矩聚类分析，以每一类葡萄酒样品评分的算术平均分作为质量得分进行分级，分级结果较为中肯，可推广至市面上大部分葡萄酒的分级评价中。

关键词：葡萄酒质量评价、聚类分析、欧式距离、分级评价0引言目前市面上确定葡萄酒质量的方法大致为由多位评酒员对葡萄酒样本分别进行品评打分，得分求和确定对应葡萄酒质量。

但评价结果受时间、地点、温度,甚至评酒员个人因素等影响，导致评价结果可能产生偏差。

随着琳琅满目的葡萄酒产品涌入市场，为了适应不同消费阶层，需要提高葡萄酒评价结果的可信度，并对葡萄酒进行合理的分级分析，使评价结果更加准确和公正。

针对以上问题，建立模型对葡萄酒进行分级评价。

1模型的建立与求解1.1建立评价指标体系首先分为红、白两种酿酒葡萄进行等级评定。

建立酿酒葡萄的指标分析体系，分为酿酒葡萄的27个理化指标和葡萄酒的质量两个方面。

然后将酿酒葡萄理化指标数据进行统一量纲处理，转置同一数量级的指标数据求解欧式距离矩阵。

最后进行聚类分析，由于评酒员对葡萄酒的品评打分会在一定程度上反应葡萄酒的质量，选择结果更可信的那一组评价数据，对聚类结果按类别求其平均分，分别确定红、白酿酒葡萄的等级。

以出汁率、果梗比、可溶固形物、果皮颜色、干物质含量、百粒质量、PH值、果穗质量、葡萄总黄酮、固酸比、可滴定酸、DPPH自由基、蛋白质、白葱芦醇、氨基酸、黄酮醇、花色苷、还原糖、酒石酸、总酚、苹果酸、多酚氧化酶活力、柠檬酸作为酿酒葡萄分级指标。

考虑到聚类结果的准确性与针对性，对于一级指标中存在二级指标的氨基酸、白藜芦醇、黄酮醇和还原糖采用其二级指标数据进行聚类分析。

1.2样本点两两间的欧式距离为了消除样本数据与数据之间量纲与量纲单位的影响，对红、白酿酒葡萄原始指标数据分别进行Z-Score标准化去量纲处理，统一分别用红、白酿酒葡萄指标数据Z-Score值衡量，经过处理后的数据处于同一量级，增大指标数据之间的可比性。

改进层次分析法跟熵权法融合技术的运用——基于创新驱动发展评价模型新

经济增长
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陈燕玲
3. 基础知识
3.1. 层次分析法
层次分析法是通过分析问题，将问题分解为不同的要素，并将要素划分为不同的层次，在此基础上进行定性预定量分析。通过对每一层要素建立判断矩阵，得出该层要素对于该准则的权重，最后计算各个层次对总目标的权重。层次分析法求取指标权重的过程如下：步骤 1 对研究问题进行分析，确定系统的总目标，收集影响目标决策的准则，因素等。步骤 2 建立层次结构模型，将与决策相关的各个元素划分为不同的层次，上层元素作为准则对下层元素起支配作用。步骤 3 步骤 4 构造成对的判断矩阵，确定某一层中各个元素对上层元素的相对重要性排序。计算单排序权重向量并进行一致性检验。
收稿日期：2017年5月30日；录用日期：2017年6月17日；发布日期：2017年6月20日
文章引用 : 陈燕玲 . 改进层次分析法与熵权法融合技术的应用 —— 基于创新驱动发展评价模型 [J]. 社会科学前沿 , 2017, 6(6): 728-734. https:///10.12677/ass.2017.66102
The Application of AHP and EWM Fusion Technology in Innovation Driven Development Evaluation Model
Yanling Chen
School of Business, Jinan University, Jinan Shandong Received: May 30 , 2017; accepted: Jun. 17 , 2017; published: Jun. 20 , 2017
陈燕玲
摘
要
创新驱动发展战略的实施，是我国建设国家创新体系的重要一环。本文通过总结前人对创新驱动发展评价研究的现状，构建了较为系统的创新驱动发展评价指标体系。针对现有权重计算方法的诸多不足，提出了一种改进的权重计算方法，将层次分析法与熵权法的中间过程相融合，并通过对北京、上海及天津进行实证研究，证明求得的权重具有更高的可信度。