葡萄酒质量的评价
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。
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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。
好酒的5个标准
好酒的5个标准
葡萄酒是一种优质的饮料，它有着悠久的历史，也是众多美食的伴侣。
如果你想要品尝到优质的葡萄酒，你需要了解如何识别和评价好酒。
下面就介绍一下好酒的五个标准：
首先，好酒的味道要好，它应该有清晰的酒体，口感柔和，有浓郁而持久的风味，还可以有水果、花香、木香等特征性的气味。
其次，好酒的颜色应该鲜艳，色泽细腻，无暗淡的染色。
第三，好酒的气泡应该清晰细腻，味道浓郁，不会过于激烈。
第四，好酒的酒精度应该在12%-16%之间，过高的酒精度会使口感变得粗糙，过低的酒精度也会影响口感。
第五，好酒的储存条件应该得当，一般来说，葡萄酒最好储存在温度稳定、湿度适宜、空气流通的环境中，最好不要将葡萄酒放在日晒处或者室温过高的地方，以免影响葡萄酒的质量。
以上就是好酒的五个标准，只有满足这些标准，才能品尝到优质的葡萄酒。
因此，要想品尝到优质的葡萄酒，除了知道如何选择葡萄酒之外，还需要加以注意这些标准。
基于理化指标分析的葡萄及葡萄酒的评价
基于理化指标分析的葡萄及葡萄酒的评价葡萄及葡萄酒的评价是葡萄酒产业中非常重要的一环，而基于理化指标的分析是评价葡萄和葡萄酒质量的一种方法。
下面我们将对基于理化指标分析的葡萄及葡萄酒的评价进行详细讨论。
首先，对于葡萄而言，理化指标主要包括果实大小、果皮厚度、果实颜色、果汁含糖量、酸度、酚类化合物含量等。
果实大小与产量密切相关，通常越大的葡萄产量越高。
果皮厚度与葡萄外观和保存性能有关，较厚的果皮可以保护果实不受外界因素的影响。
果实颜色通常被视为葡萄的品质指标之一，深色葡萄通常含有更多的花青素，而花青素是葡萄酒中重要的色素成分。
果汁含糖量与葡萄糖度相关，是判断果实成熟度和甜度等级的指标之一、酸度是葡萄品质的重要指标之一，过低的酸度可能导致葡萄酒口感平淡。
酚类化合物含量则与葡萄的芳香物质和抗氧化能力等相关。
通过对这些理化指标的分析，可以全面评价葡萄的品质和适用于酿酒的潜力。
对于葡萄酒而言，理化指标主要包括酒精度、总酸度、挥发性酸度、PH值、葡萄酒中的有机酸、糖分、酚类化合物、色素等。
酒精度是葡萄酒中的酒精含量，对于葡萄酒的风味和醇度影响很大。
总酸度和挥发性酸度分别是葡萄酒中总酸和挥发性酸的含量，对于葡萄酒的酸度和口感起到重要作用。
PH值是葡萄酒的酸碱度，对于葡萄酒的稳定性和口感也有影响。
葡萄酒中的有机酸是葡萄酒中的重要成分，不同有机酸的含量和比例会影响葡萄酒的口感和风味。
糖分是判断葡萄酒甜度的重要指标。
酚类化合物和色素是葡萄酒中的重要成分，对于葡萄酒的色泽和口感产生显著影响。
基于理化指标的分析的定量化方法可以通过仪器设备进行测量，然后用数学和统计学的方法进行分析和处理。
利用这些分析结果，我们可以对葡萄和葡萄酒的品质进行判断和评价。
同时，可以通过与历史数据和目标品质进行对比，从而找出改进和调整的方向。
此外，还可以通过对不同产地、不同品种的葡萄以及不同酿造方法的葡萄酒进行理化指标的分析比较，探索出最佳的生产和酿造工艺。
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。
葡萄酒质检标准
标题：葡萄酒质检标准详解引言：葡萄酒作为一种享誉世界的文化饮品，拥有着悠久的历史和深厚的文化底蕴。
它不仅代表了酿酒师的精湛工艺，也是自然恩赐的美味结晶。
为了确保每一瓶葡萄酒的品质，严格的质量检测标准不可或缺。
本文将深入探讨构成葡萄酒质量检验的标准内容，并解析其对葡萄酒整体品质的影响。
一、感官评价标准感官评价是判断葡萄酒品质的最直观方式，包括视觉、嗅觉和味觉三个方面。
首先，视觉评价主要关注葡萄酒的颜色、清澈度以及泡沫的特性。
例如，红葡萄酒应呈现出深紫或宝石红色，白葡萄酒则应是淡黄或金黄色。
其次，嗅觉评价则侧重于葡萄酒散发出的香气类型和复杂性，如水果香、花香、橡木香等。
最后，味觉评价则涉及到酒体的平衡性、单宁含量、酸度、甜度以及余味的长度和品质。
二、化学和物理参数标准葡萄酒的化学和物理参数标准主要包括酒精度、酸度、挥发性酸度、糖分含量、pH值、硫酸盐含量等。
这些参数对葡萄酒的口感、保存能力和稳定性具有重要影响。
例如，适宜的酒精度可以带来良好的口感和较长时间的保存期；而合适的酸度则能为葡萄酒增添新鲜感和活力。
此外，对于有机葡萄酒和无醇葡萄酒等特殊类型的酒款，还需进行相应的特殊成分检测。
三、微生物标准微生物标准是评判葡萄酒安全性的重要指标。
它涉及葡萄酒中允许存在的微生物种类及其数量限制，如酵母、乳酸菌等。
这些微生物的存在对于葡萄酒的发酵过程至关重要，但过量或存在非酿酒微生物则可能导致葡萄酒品质下降甚至变质。
因此，通过微生物检测确保葡萄酒在生产过程中的卫生条件和产品的最终安全。
四、包装和标签标准高质量的葡萄酒不仅需要优质的酒液，还需配以恰当的包装和准确的标签信息。
包装标准主要涉及瓶子的密封性、抗压力和材质是否能够保护酒液免受外界光照和温度变化的影响。
标签上则需要明确标示酒的品牌、产地、生产年份、葡萄品种、酒精度、净含量等信息，帮助消费者了解产品特性并做出明智的选择。
五、存储和运输标准葡萄酒从生产线到消费者手中的存储和运输过程中，也需要遵循一定的标准来保证其品质。
mcguigan评分方法
mcguigan评分方法
McGuigan评分方法是一种常用于评价葡萄酒品质的方法。
这种评
分方法是由澳大利亚著名葡萄酒评论家James Halliday提出的，旨在为
消费者提供有关葡萄酒风格和质量的信息。
McGuigan评分方法基于一个100分制，其中90分以上表示卓越的
品质，而85分至89分则表示良好的品质。
评分的依据包括葡萄酒的
外观、气味、口感和整体印象等方面。
外观方面，评分侧重于葡萄酒的色泽、亮度和澄清程度。
色泽鲜艳、亮度高且清澈的葡萄酒通常会得到更高的评分。
气味方面，评分主要关注葡萄酒的香气特征和强度。
优质的葡萄酒
具有丰富多样的香气，且香气浓郁持久，这将对其评分产生积极影响。
接着，口感方面，评分依据包括葡萄酒的酸度、单宁和酒精含量等。
平衡度和口感的丰富性对葡萄酒评分至关重要。
口感柔顺、结构丰富
并呈现出良好平衡的葡萄酒将得到较高的评分。
整体印象方面，评分主要考虑葡萄酒的综合表现和品质。
除了前面
提到的外观、气味和口感，评委还会考虑葡萄酒的复杂性、剧情和潜
力等因素，并以此来判断葡萄酒的整体价值和质量。
McGuigan评分方法以其系统性和客观性而受到广泛认可。
它为消
费者提供了一种直观的方式来了解葡萄酒的品质和特点，帮助他们作
出更明智的购买决策。
同时，这种评分方法也对葡萄酒生产者提供了
反馈，促使他们不断改善和提高产品的质量。
葡萄酒质量的评价
葡萄酒质量的评价葡萄酒是一种历史悠久的饮品，产地遍布世界各地。
不同的产地和品种会影响葡萄酒的质量和口感。
葡萄酒的质量评价涵盖很多方面，从色泽、味道、香气到口感、余味和品鉴等。
下面将逐一介绍。
一、色泽葡萄酒的色泽可以较好地反映酒的品质。
色泽越深越亮，一般来说越好。
一般而言，品种越浓，颜色越重，而品种越淡，颜色则越淡。
而纯正的葡萄酒色泽纯正，缎亮有透明质感，不会有杂质和浑浊的感觉。
二、味道葡萄酒味道的好坏是品质的标志之一，不同品种与产地的葡萄酒会有不同的味道和香气。
一般而言，如果一个葡萄酒的味道芳香，感觉新鲜，酒体饱满，口感复杂，余味悠长，那么这款葡萄酒的品质就比较高。
三、香气葡萄酒的香气来自于酿酒过程中的酵母，发酵和葡萄本身。
不同品种和产地的葡萄酒香气也不同。
有些酒香气微弱，有些则会非常浓烈。
与味道一样，香气也要醇正、新鲜，没有异味。
品质好的葡萄酒还会有清澈的气息和阳刚气息。
这类葡萄酒香气很持久，可以让人回味不移。
四、口感葡萄酒的口感也是品质的重要标志之一。
口感好的葡萄酒会有饱满的口感，细腻且顺滑。
不会与饮品中出现杂质或动物味。
品质好的葡萄酒，口感柔和、润滑且富有多样性，让人在味蕾上留下美好的体验。
五、余味除了口感外，余味是评价葡萄酒品质的另一个重要标志。
某些不好的葡萄酒口感再好，但如果后味不佳，就会吓走消费者。
对于品质好的葡萄酒，除了在口中留下美好的回味外，余味也会非常悠长，甜美又持久。
六、品鉴品鉴是了解葡萄酒质量的重要方式。
品鉴分四步，首先观察色泽，再闻应有的香气，接着品尝并分析口感，最后回味，尝试从味道和口感中找到不同之处，并比较和评价两款葡萄酒之间或者不同品牌的葡萄酒之间的差异。
总而言之，葡萄酒质量的评价是多方面综合评估的结果，涵盖了色泽，味道，香气，口感，余味以及品鉴等众多方面。
只有这些因素齐整全面，才能成为品相合适，品质符合规格的高品质葡萄酒。
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。
好酒的5个标准
好酒的5个标准
一、酒的颜色：各种酒有不同的颜色，如白葡萄酒的呈银白色，红葡萄酒是深紫色，而半甜葡萄酒则更鲜艳，如橘色、金黄色等，酒的颜色有助于品尝者评价酒的价值和口感。
二、酒的香气：酒的香气也是品尝者关注的一点，好的葡萄酒具有浓郁的香气，有水果的香味，有树叶的清新味，有烟熏的醇香味等，如果酒味淡而没有特别的香气，也可能没有太多的美味口感。
三、酒的口感：好的葡萄酒首先要有良好的酸度，能够刺激品尝者的舌尖，有温和的酸涩感，然后是芳香多样、入口顺滑，后口留有果香和花草香气，使品酒者欲罢不能；不太好的葡萄酒大多数口感淡涩，舌尖很快就感觉不到特殊的味道，似乎连一口都舍不得咽下去。
四、酒的耐陈性：耐陈性也是评价酒质量的一个标准，好的葡萄酒在陈能够使其香气和口感最佳，陈的过久的酒反而失去香气，口感更淡。
五、酒的价格：质量越好，酒的价格也会越高，比较知名的葡萄酒不仅酒质优良，而且稀有度较高，价格也会比较贵。
在购买葡萄酒时，价格也是需要考虑的重要标准。
葡萄酒的品质标准
葡萄酒的品质标准葡萄酒是一种古老而珍贵的酒类，具有悠久的历史和丰富的文化内涵。
鉴赏一杯葡萄酒，除了看其酒色、闻其香气、尝其口感外，还需要了解葡萄酒的品质标准。
本文将介绍葡萄酒的品质标准，帮助读者从不同角度评估葡萄酒的质量。
一、产地标志和品种认证葡萄酒的产地和品种对于其品质至关重要。
在世界各地，许多酿酒产区都拥有独特的土壤和气候条件，这对于葡萄的生长和葡萄酒的品质有着重要的影响。
因此，葡萄酒的产地标志和品种认证是判断葡萄酒品质的重要指标之一。
在购买葡萄酒时，我们可以查看酒标上的信息，确定其产地和品种，进而了解酒的特点和口味。
二、外观和香气葡萄酒的外观和香气是评估其品质的重要指标之一。
一款高质量的葡萄酒，应该具有清澈明亮的色泽，无悬浮物和沉淀物。
不同品种的葡萄酒还具有不同的色彩，如红葡萄酒的颜色可以从淡紫色到深红色。
此外，葡萄酒的香气也能反映其品质。
通过细心地闻酒的香气，我们可以感受到葡萄酒中丰富复杂的芳香物质，如果香、花香、香草等，这些香气会让人联想到不同的食物和风景。
三、口感和回味葡萄酒的口感和回味同样是评估其品质的重要指标。
一款优质的葡萄酒，应该在口腔中能够展现出丰富而平衡的口感，包括酒体的丰满度、酸度、甜度、单宁等。
口感的好坏也取决于葡萄酒的陈年状况，一些葡萄酒通过长期陈年会变得更加柔和和复杂。
回味是指品尝葡萄酒后残留在口腔中的香味和口感，一款高品质的葡萄酒会在品尝之后留给我们一个持久而愉悦的回味。
四、专业评分和奖项在葡萄酒行业中，有许多著名的评酒师和专业机构，他们会对葡萄酒进行专业评分和评价。
这些评分是根据葡萄酒的外观、香气、口感、回味等多个因素综合考量而得出的。
除了专业评分，一些葡萄酒还会获得国际性的奖项，如国际葡萄酒大赛金奖、银奖等，这些奖项也是葡萄酒品质的重要证明。
五、个人喜好和口味品酒是一门主观的艺术，每个人对于葡萄酒的品质标准都有所不同。
一款葡萄酒不一定要得到专业评分或获得奖项才能被认为是优质葡萄酒。
葡萄酒质量评价中的感官平衡分析方法
葡萄酒质量评价中的感官平衡分析方法葡萄酒作为一种口感复杂、具有丰富层次的酒类产品，产自不同的产地、使用不同的葡萄品种、采用不同的酿造工艺，其质量也会有所不同。
葡萄酒的质量评价方法可以从化学和感官两个方面入手，其中感官评价方法十分重要，而感官平衡分析方法则是其中的一个关键步骤之一。
一、什么是感官平衡分析方法？感官平衡分析是葡萄酒质量评价的重要步骤之一，其主要作用是通过对葡萄酒在口感等各个方面的表现进行综合性评价，从而判断该葡萄酒的质量。
感官平衡分析方法是一套科学的评价方法，要求评委对不同葡萄酒的感受能力进行专业训练，可以通过标准化的方法进行评分和统计分析。
二、感官平衡分析方法具有的特点感官平衡分析方法具有一系列的特点，这些特点不仅直接影响了该方法的实施效果，在开发新的方法和改进现有方法时，也需要考虑这些特点。
1.科学性感官平衡分析方法是一套科学的评价方法，而非简单的主观感觉。
该方法通过多方面的指标考察葡萄酒的质量，使得评价结果更加客观、准确。
2.重视口感葡萄酒作为一种口感复杂的酒类产品，其口感评价是非常重要的一环。
感官平衡分析方法中，口感是非常重要的评分领域之一。
3.依赖专业评委口感评价是需要评委进行专业训练后才能进行，评委的专业性和口感评判准确性十分重要。
评委对葡萄酒的感知能力对评价方法的结果具有直接的影响。
4.可比性强感官平衡分析方法使用标准化的评分体系，可以使得不同地区或不同品牌的葡萄酒进行比较评价时具有更强的可比性。
三、感官平衡分析方法的实施流程感官平衡分析方法的实施流程包括以下几个步骤：1.葡萄酒的选择选择不同品牌、不同年份、不同类型的葡萄酒，以满足评价的需求。
选择的葡萄酒应该符合评分要求，包括酿制工艺、口感特点、香气等方面。
2.评委训练评委需要进行专业训练，学习葡萄酒的质量评价标准和方法。
评委需要掌握评价方法、分辨葡萄酒的基本口感特征、了解行业内的相关知识、掌握口感评分标准。
3.感官检测通过固定的方法，将葡萄酒样品准备好，供评委进行感官检测。
红葡萄酒和白葡萄酒的质量指标
红葡萄酒和白葡萄酒的质量指标红葡萄酒和白葡萄酒是广受欢迎的酒类产品，它们在质量指标上有着一些显著的差异。
本文将探讨红葡萄酒和白葡萄酒的质量指标，并介绍在鉴别和评价葡萄酒质量时应注意的要点。
1. 葡萄品种红葡萄酒和白葡萄酒的首要区别在于使用的葡萄品种。
红葡萄酒通常采用黑皮葡萄（如赤霞珠、黑皮诺等）进行酿造，而白葡萄酒则采用白皮葡萄（如霞多丽、长相思等）。
2. 酿造过程红葡萄酒和白葡萄酒的质量也受到酿造过程的影响。
一般来说，红葡萄酒在酿造时会将葡萄的皮和籽一同使用，这使得红葡萄酒富含单宁、颜色较深，并具有较强的口感和复杂的香气。
而白葡萄酒在酿造时只使用葡萄的汁液，因此呈现出较清澈的颜色、较轻盈的口感以及不同于红葡萄酒的香气特点。
3. 颜色和透明度红葡萄酒和白葡萄酒的颜色和透明度是质量指标的一部分。
红葡萄酒通常呈现出从淡红到深红的色泽，而白葡萄酒则呈现出从无色到浅黄的色泽。
透明度方面，质量良好的红葡萄酒和白葡萄酒都应该具有清澈透明的特点。
4. 香气和味道葡萄酒的香气和味道也是评价质量的重要指标。
红葡萄酒常常具有浓郁的果香、烟草香、香料香等复杂香气，口味较为浓郁，单宁感较强。
而白葡萄酒则通常呈现出清爽的果香、花香或草本香气，口感轻盈、清新、酸度适中。
5. 口感和回味红葡萄酒和白葡萄酒的口感和回味也能反映其质量。
质量上乘的红葡萄酒应该具有丰富的口感，单宁和酸度的平衡以及持久的回味。
而白葡萄酒则应该口感平衡，酸度清新，回味悠长。
6. 陈年潜力红葡萄酒通常具有较好的陈年潜力，而白葡萄酒则多数适宜年轻时饮用。
优质的红葡萄酒在陈年后会展现出更加复杂的风味和丰富的层次感，而白葡萄酒在陈年后往往会失去一些果香和新鲜感。
总结：红葡萄酒和白葡萄酒的质量指标包括葡萄品种、酿造过程、颜色和透明度、香气和味道、口感和回味以及陈年潜力等方面。
这些指标能够帮助我们鉴别和评价葡萄酒的质量。
在选择葡萄酒时，我们可以根据个人口味和需求来选择适合自己的红葡萄酒或白葡萄酒。
葡萄酒质量评价模型论文
葡萄酒质量评价模型摘要：本文分析了两组评酒员的评分结果，找到相对更可信的评酒员组，并对酿酒葡萄进行分级，分析出酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的关系，并论证了葡萄酒质量不能完全由葡萄与葡萄酒的理化指标来评价。
关键词:t-test模糊层次分析典型相关性分析一、问题分析1.1葡萄与葡萄酒理化指标的相关分析简单相关系数仅考虑单个变量x与单个变量y的相关，本文中葡萄和葡萄酒的理化指标涉及多个变量，所以考虑用典型相关分析法进行分析。
典型相关分析的实质就是在葡萄和葡萄酒的理化指标中选取若干个有代表性的综合指标，用这些指标的相关关系来表示葡萄和葡萄酒的理化指标的整体相关性。
1.2对葡萄酒质量的影响因素的分析在此问题中，影响葡萄酒质量的因素（自变量）很多。
在回归方程中，如果漏掉了重要因素，则会产生大的偏差；但如果回归式中包含的因素太多，则可能影响预测精度。
所以选用多元线性逐步回归方法，从而找出对葡萄酒质量有明显影响的理化指标。
并判定葡萄与葡萄酒的理化指标对葡萄酒质量的影响程度。
二、模型建立与求解2.1显著性检验-t检验[1]首先，建立虚无假设h0:u1=u2，即先假定两个总体平均数之间没有显著差异。
其次，计算统计量t值，其计算公式为：,i∈(1,2),表示第i组评酒员的平均评分。
∑xi2,i∈(1,2)表示第i组评酒员的总分平方和。
最后比较计算得到的t值和理论t值，结果如下，sig<0.05的组数红葡萄酒样白葡萄酒样17 24对比得到结果如下：表4、标准差较小的组数红白a组9 5b组18 23结论：拒绝假设h0，即两组评酒员的评价结果有显著性差异，b 组评酒员更可信。
2.2模糊层次分析模型2.2.1模糊一致判断矩阵层次分析法引用1～9标度方法,其各级标度的含义如下：表5、层次分析法的各级标度含义标度定义含义1 同样重要两方案对某属性同样重要3 稍微重要两方案对某一属性，一方案比另一方案稍微重要5 明显重要两方案对某一属性，一方案比另一方案明显重要7 强烈重要两方案对某一属性，一方案比另一方案强烈重要9 极端重要两方案对某一属性，一方案比另一方案极端重要2,4,6,8 相邻标度中值表示相邻两标度之间折衷时的标度上列标度倒数反比较方案ai对方案aj的标度为aij,反之为根据表5，构造判断矩阵为：取α≥81,令rij(α)=logαaij+0.5，则r=(rij(α))n×n是模糊互补判断矩阵，显然0≤rij(α)≤1,且rij(α)=0.5,rij(α)+rji(α)=1现在本文取α=243，则相应其各级模糊标度的含义如表6所示：表6、模糊层次分析法各级标度含义标度定义含义0.5 同样重要两方案对某属性同样重要0.7 稍微重要两方案对某一属性，一方案比另一方案稍微重要0.7930 明显重要两方案对某一属性，一方案比另一方案明显重要0.8542 强烈重要两方案对某一属性，一方案比另一方案强烈重要0.9 极端重要两方案对某一属性，一方案比另一方案极端重要0．6262,0.7524,0.8262,0.8786 相邻标度折衷值表示相邻两标度之间折衷时的标度上列标度互补互补方案ai对方案aj的标度为rij,反之为根据表6，将层次分析法构造的判断矩阵转化为模糊一致判断矩阵：2.2.2权重计算利用模糊一致判断矩阵，和权重公式，由于指标过多，使得各指标的权重数值较小，所以对各指标的权重按比例增大。
葡萄酒品评细则
葡萄酒品评细则一、葡萄酒的外观评价葡萄酒的外观评价主要包括颜色、透明度和附着力。
以下是具体的评价要点：1. 颜色葡萄酒的颜色可以提供关于葡萄品种、葡萄酒的年份和酿造工艺等信息。
常见的颜色包括深红色、紫色、黄金色等。
评价时需要注意以下几个方面：•色彩纯度：酒液是否具有鲜明的纯色，或者存在其他杂质色。
•色调：葡萄酒的颜色在光谱中所占比例，比如蓝色调、红色调等。
•色度：颜色的深浅程度，可以用浅色、中等色和深色等词语进行描述。
2. 透明度透明度是指葡萄酒的清澈程度，可以通过观察酒液是否有颗粒物、浑浊或杂质等来评价。
需要注意的是，一些葡萄酒可能会有一定程度的浑浊，这是由于酒液中的沉淀物或酿造工艺所致。
3. 附着力附着力是指葡萄酒在杯壁上滑动的速度和程度。
一般来说，附着力越强，酒体的质地和浓度越高。
通过观察酒液在杯壁上的水平线和滴落情况，可以对葡萄酒的附着力进行评价。
二、葡萄酒的气味评价葡萄酒的气味评价是鉴定和品尝葡萄酒的重要环节，主要包括香气和气味的辨认和描述。
以下是具体的评价要点：1. 香气香气是指葡萄酒中芳香物质的感知，通常可以分为主要香气和次要香气两种。
•主要香气：来自葡萄品种本身的香气，比如果香、花香、香草香等。
•次要香气：可以来自酵母菌或橡木桶陈酿等过程中的化学反应产生的香气，比如酵母香、烤麦香等。
评价时需要注意以下几个方面：•强度：香气的程度，可以用轻微、中等和浓郁等词语进行描述。
•质地：香气的质地，可以是清新的、沉重的、芬芳的等。
2. 气味气味是指葡萄酒中除了香气外的其他感知，比如酒的发酵状态、贮存、酿造工艺等。
常见的气味包括酸味、酒精味、木材味等。
评价气味时需要注意以下几个方面：•强度：气味的程度，可以用轻微、中等和浓郁等词语进行描述。
•质地：气味的质地，可以是清新的、沉重的、刺激性的等。
三、葡萄酒的口感评价葡萄酒的口感评价是通过品尝葡萄酒时对其所产生的触觉和感受来评价。
以下是具体的评价要点：1. 口感质地口感质地是指葡萄酒在口腔中所产生的感受，常见的口感质地有滑爽、干涩、澄净等。
利用数学模型评价葡萄酒质量
利用数学模型评价葡萄酒质量摘要：葡萄酒的质量评价是研究葡萄酒的一个重要因素，确定葡萄酒质量时由于认为主管因素的影响，对葡萄酒质量的评价带有一定的主观性。
所以酿酒葡萄检测的理化指标会在一定程度上反映葡萄酒的质量。
本文根据酿酒葡萄以及葡萄酒的相关数据建立典型相关分析模型，求得典型变量的系数，根据典型变量的系数分析酿酒葡萄和葡萄酒理化指标之间的关系，从而客观评价葡萄酒的质量。
建立评价葡萄酒质量的多元线性回归模型，验证能够用酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标来评价葡萄酒的质量。
关键词：典型相关、主成分分析法、多元回归一、建立典型相关分析的模型：典型相关分析是研究两组变量之间相关关系的一种统计分析法，类似于主成分分析的方法，在两组变量中分别选取若干有代表性的变量组成有代表性的综合指标，通过研究综合指标间的关系来代表两组变量间的相关关系，这些综合指标称为典型变量。
设有两随机变量的均值和方差矩阵为：E(X)=，COV(X)=.第二组变量的均值和协方差矩阵为：E(X)=，Cov(Y)=.第一组与第二组变量的协和方差矩阵为：E(Y)=,Cov(Y)=.于是，矩阵Z=[XY]有均值向量=E(Z)=E[E(x)E(Y)]=[].协方差矩阵为：（Z-u）(Z-u).设两组变量为，，…，和，，…，，研究两组变量之间的相关关系，分别作两组变量的线性组合，即 =++…+. = ++…+.典型变量系数:通过计算两组数据之间的系数可以得出各个数据之间的相关性的大小，比较相关性的大小再结合实际分析就可以得出变量之的关系。
对得到的数据进行标准化处理，再通过SPSS计算，得出Y与X这两组变量间的多元回归的标准化系数。
通过典型变量的重要程度和以及系数的大小，从模型中可以看出酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的联系：酿酒葡萄指标中，与花色苷呈比较大的相关的几个解释变量是苹果酸、葡萄总黄酮和单宁，并且与葡萄总黄酮有很强的相关性，由此可以得出花色苷的主要来源于酿酒葡萄中的葡萄总黄酮。
葡萄酒的品质评价体系
葡萄酒的品质评价体系及指标我国最新的葡萄酒标准GB15037-2006规定，葡萄酒是以鲜葡萄或葡萄汁为原料，经全部或局部发酵酿制而成的，酒精度不低于7.0%的酒精饮品。
目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展评定的，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、营养品质和平安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；而颜色状况那么可以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、饱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/T15037-2006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/T15038-2006。
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、三类香气即来自酿的酿香或醇香。
葡萄酒的分析与检验
葡萄酒的分析与检验葡萄酒是一种具有丰富风味和复杂结构的酒类产品。
为了评估葡萄酒的质量和特点，需要进行分析和检验。
本文将介绍葡萄酒的常见分析和检验方法。
首先，酒精度是葡萄酒最基本的指标之一、酒精度表示酒液中酒精的含量，通常用百分比表示。
常见的检测方法是密度法和蒸馏法。
密度法是通过测量葡萄酒密度的变化来计算酒精度，蒸馏法是将葡萄酒蒸馏后测量蒸馏液中酒精的含量。
其次，酸度是影响葡萄酒口感的重要指标。
葡萄酒的酸度主要包括固定酸和挥发酸。
常见的测定方法有酸碱滴定法和高效液相色谱法。
酸碱滴定法是将酒液与碱滴定液反应，通过加入酸性指示剂来确定反应终点，从而计算出酒液中的酸含量。
高效液相色谱法则是通过色谱柱分离和测定酸的含量。
此外，葡萄酒的糖度也是衡量其口感的重要指标。
糖度指的是酒液中的残留糖含量，通常以克/升表示。
常见的检测方法是屈光度法和高效液相色谱法。
屈光度法是通过测量葡萄酒对光的旋光度来判断糖度，高效液相色谱法则是利用色谱柱分离和测定糖的含量。
此外，葡萄酒的气味和风味也可以通过分析方法来评估。
气味主要通过酒液中挥发性酯类和醛类的含量来判断，常用的方法是气相色谱法。
气相色谱法可以将酒液中的挥发性化合物分离并测定其含量。
而风味主要通过酒液的组成和结构来判断，可以借助嗅觉和味觉进行评估。
最后，葡萄酒的颜色也是其品质和特点的重要指标之一、葡萄酒的颜色主要来自于葡萄皮中的苯酚类和花色素类化合物。
常见的检测方法有比色法和分光光度法。
比色法是通过将酒液与标准颜色溶液进行比较来确定颜色的深浅程度，分光光度法则是通过测量酒液在不同波长下的吸光度来判断颜色的成分和强度。
总之，葡萄酒的分析和检验可以通过多种方法来进行，不同的指标需要采用不同的方法进行测定。
通过对葡萄酒的分析和检验，可以评估其质量和特点，为葡萄酒的品鉴和评价提供科学依据。
葡萄酒香气成分分析与质量评价
葡萄酒香气成分分析与质量评价葡萄酒作为一种古老的饮料，有着悠久的历史和丰富的文化内涵。
其不同品种、产区和制作工艺的葡萄酒在香气方面呈现出丰富多样的特点。
香气是葡萄酒的重要品质指标之一，直接影响着葡萄酒的口感和风味。
葡萄酒香气主要来源于葡萄和酿酒过程中的化学物质，这些化合物包括酯类、醇类、醛类、酮类、酸类以及其他挥发性有机化合物。
其中，酯类是葡萄酒香气的主要组分，其含量和种类直接影响着葡萄酒的风味特点。
酯类物质通常具有水果、花香、香料等特点，为葡萄酒赋予了丰富多样的香气。
为了准确分析葡萄酒香气成分，科学家们使用了多种分析技术，主要包括气相色谱质谱联用（GC-MS）和气相色谱嗅觉联用（GC-O）。
GC-MS技术能够对葡萄酒中的化合物进行分离和鉴定，通过质谱图谱的比对可以确定香气成分。
而GC-O则结合使用气相色谱仪和人鼻嗅觉，能够直接感知和描述葡萄酒中的香气特征。
在葡萄酒质量评价方面，香气是不可或缺的指标之一。
葡萄酒的香气质量良好，不仅会给人带来愉悦的感受，还能增加葡萄酒的附加值。
香气评价可以通过使用特定的评分标准和专业品鉴师进行。
常见的香气评价标准包括葡萄酒的整体香气强度、复杂性、新鲜度和平衡性等。
除了香气评价，还可以通过挥发性化合物含量和比例来定量评价葡萄酒的香气质量。
通过GC-MS等分析技术，可以对葡萄酒香气成分的含量和成分进行定量分析，并与香气评价结果相结合。
这样可以更加客观地评估葡萄酒的香气质量，并为酿酒业提供改进和优化的方向。
除了葡萄酒香气成分分析与质量评价的研究对于葡萄酒行业的发展至关重要，对于葡萄酒消费者来说，了解葡萄酒的香气成分也有助于他们更好地欣赏和选择葡萄酒。
不同的葡萄酒品种和风格呈现出不同的香气特点，消费者可以通过了解葡萄酒的香气成分来挑选自己喜爱的葡萄酒。
总结而言，葡萄酒香气成分分析与质量评价是葡萄酒研究的重要方向之一。
通过科学的分析技术和专业的评价标准，可以准确把握葡萄酒的香气特点和质量。
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2012高教社杯全国大学生数学建模竞赛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。
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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（隐去论文作者相关信息）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）：2012高教社杯全国大学生数学建模竞赛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）：葡萄酒质量的评价摘要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，为此找到一种简单有效的客观方法来评酒，就显得尤为重要了。
本文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的关系，以及葡萄酒理化指标与葡萄酒质量的关系，旨在通过客观数据建立数学模型，用客观有效的方法来评价葡萄酒质量。
首先，采用双因子可重复方差分析方法，对红、白葡萄酒评分结果分别进行检验，利用Matlab软件得到样品酒各个分析结果，结合01-数据分析，发现对于红葡酒有70.3%的评价结果存在显著性差异，对于白葡萄酒只有53%的评价结果存在显著性差异。
通过比较可知，两组评酒员对红葡萄酒的评分结果更具有显著性差异，而对于白葡萄酒的评分，评价差异性较为不明显。
为了评价两组结果的可信度，借助Alpha模型用克伦巴赫α系数衡量，并结合F检验，得出红葡萄酒第一组评酒员的评价结果可信度更高，而对白葡萄酒的品尝评分，第二组评酒员的评价结果可信度更高。
综合来看，主观因素对葡萄酒质量的评价具有不确定性。
结合已分析出的两组品酒师可靠性结果，对葡萄酒的理化指标进行加权平均，最终得出十位品酒师对样品酒的综合评价得分。
将每一样品酒的综合得分与其所对应酿酒葡萄的理化指标（一级指标）共同构成一个数据矩阵，采用聚类分析法，利用SPSS软件对葡萄酒样进行分类，根据分类的结果以及各葡萄样品酒综合得分最终将酿酒葡萄分为A（优质）、B（良好）、C（中等）、D（差）四个等级，客观地反映了酿酒葡萄的理化指标与葡萄酒质量之间的联系。
为了分析酿酒葡萄与葡萄酒理化指标之间的联系，采用相关分析法，能有效地反映出两者间的联系，取与葡萄各成分相关性显著的葡萄酒理化指标，与葡萄成分做多元线性回归得出葡萄酒理化指标与酿酒葡萄的拟合方程，从而反映酿酒葡萄与葡萄酒理化指标之间的联系。
由于已经通过回归分析建立了酿酒葡萄和葡萄酒理化指标之间的关系，因此从酿酒葡萄成分对葡萄酒的理化指标的影响，再研究出葡萄酒理化指标与葡萄酒质量的联系，便可作为一个桥梁，反映出葡萄与葡萄酒理化指标对葡萄酒的质量的作用。
研究葡萄酒理化指标与葡萄酒质量的联系，需要运用变量间的相关性及Pearson系数法分析葡萄酒的理化指标与葡萄酒质量评价指标的相关性，通过比较选出与葡萄酒评价的一级指标相关性程度大的葡萄酒成分，进行回归分析法，建立酿酒葡萄的理化指标与葡萄酒质量之间的拟合方程，结合各个质量一级指标的权重，从而完成了从葡萄酒成分对葡萄酒质量的客观评价。
综合计算结果，与酿酒葡萄分级的结果吻合，所以分析结果较客观。
关键词：葡萄酒双重多因素分析01数据分析 Alpha模型聚类分析及欧式距离相关性分析多元回归Pearson系数法1.问题重述葡萄酒的感官质量是评价葡萄酒质量优劣的重要标志。
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，可辅助感官检查。
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。
试建立数学模型求解下列问题：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？2.问题分析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，本题要求通过酿酒葡萄的理性指标和酿酒师给予的评分，综合考虑酿酒葡萄的理性指标与葡萄酒的质量的关系。
问题一：要求对两组评酒员评价结果有无差异性进行分析，并分析得出哪一组的品酒员的结果更具有可信。
通过绘制每个样品酒的均值评分差异图，对每个样品酒的两组评酒员在各个指标的均值进行比较，发现对于红葡萄的评价，两组评酒员还是存在着显著性的差异的，而对于白葡萄酒的评价，两组评酒员的差异性并不是很明显，列举部分红、白葡萄酒评分差异图如下：图表 1红葡萄酒样品12差异图（左边），系列1为第二组品酒员打分均值，系列2为第一组品酒员打分均值。
图表 2红葡萄酒样品15差异图（右边），横坐标为10个指标变量，包括澄清度、色调、香气纯正度、香气浓度、香气质量、口感纯正度、口感浓度、口感质量以及整体评价。
针对两组评酒员在大量差异图中表现出来对红、白葡萄酒的评价存在差异，对红、白葡萄酒进行分开地显著性检验。
第一步，利用每个样品酒都具有两组评酒员的评价结果，对两组结果进行双因子可重复方差分析，得出题中给出的27种葡萄样品酒各个分析结果。
比较27个显著性检验的结果，若具有显著性差异的样品酒占总样品酒的比例高于 ，有足够的把握认定两组评酒员的评价结果具有显著性差异。
第二步，对两组评酒员给予红、白葡萄酒的打分进行可信性分析，将红、白葡萄酒分别进行可信度分析，比较两组评酒员对不同种类葡萄酒的评价是否具有各自的优势。
在进行双因子多重分析和可信性分析之前，需要对原先数据进行如下处理：1.对于附件1给出的数据，先将两组品酒员的评价结果按着样品酒进行统一划分，每一样品酒对应着两种评价结果。
将每一样品酒的评价结果组成评价矩阵，矩阵以葡萄酒的评价指标为列项，共10列，以每个评酒员作为横向量，共20行。
2.针对红葡萄酒样品20评酒员4号对色调的评分缺失，利用同组评酒员对红葡萄酒样品20色调评分的平均值作为4号评酒员的评分值。
做可信度分析时，将两组的27种酒样品评价结果组成两组评价总矩阵，以葡萄酒的评价指标为列项，共10列，以每个评酒员作为横向量，共270行，分别用SPSS19.0对两组矩阵进行信度分析，目的是对量表的可靠性与有效性进行检验，判断出哪一组可信度更高。
问题二：问题二要求对酿酒葡萄进行分级，酿酒葡萄的成分直接影响葡萄酒的质量，选取优质营养成分高的酿酒葡萄酿酒，保证了葡萄酒的营养价值和保健价值。
但是葡萄酒质量优劣，不单单从营养成分和养身价值上考虑，一瓶优质的葡萄酒，还得具备着可观赏性，纯正的口感、芬芳的酒香等优点，而这些优点，都得由评酒员来给出评价。
所以，对酿酒葡萄进行分级，不单单从葡萄的成分上考虑，还得结合最终酿成的葡萄酒质量综合考虑。
因此将酿酒葡萄的各成分与评价员给予所酿成的葡萄酒的质量打分综合起来，进行聚类分析，将酿酒葡萄依据综合指数进行分类，结合聚类分析的结果以及综合指标的分数将葡萄划分等级。
依据：在进行据聚类分析之前，需要对原始数据进行预先处理1.分别计算附件一中评酒员各项评分指标的权重并加和，最后求取10位评酒员的权重平均值作为葡萄酒样品的综合评价指标。
2.用酿酒葡萄各项理化指标（多次测得的取平均值）以及酒样的综合指标形成一个31列28行的原始资料阵，并用SPSS 的Z标准化将数据标准化。
问题三：酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标都很多，为了找出它们之间的联系，首先将葡萄的成分与葡萄酒的理性指标列成一个大矩阵，分析葡萄成分与葡萄酒理想指标的相关性，找出它们之间相关性大的指标，与葡萄成分做多元线性回归得出葡萄酒理化指标与酿酒葡萄的拟合方程，从而反映酿酒葡萄与葡萄酒理化指标之间的联系。
1.酿酒葡萄的成分和葡萄酒的理化指标列成一个大矩阵。
2.通过SPSS软件做相关性分析，选取与葡萄酒理化指标相关性程度大的葡萄酒成分n个指标，建立拟合方程。
问题四：酿酒葡萄的理化指标并不能直接与葡萄酒的质量建立联系，由于在问题3中已经通过相关性分析建立了酿酒葡萄和葡萄酒理化指标之间的关系，因此我们分析葡萄酒的理化指标与葡萄酒质量的相关性，计算相关性系数,通过比较选出系数高的即与葡萄酒质量指标相关性程度大的葡萄酒成分，进而用回归分析法建立酿酒葡萄的理化指标与葡萄酒质量之间的关系。
1．附表一中列出了十位品酒员对葡萄酒外观、香气和口感分析三者的数据，用Matlab7.6.0b，分别对四项指标求27（28）种红（白）葡萄酒样品权重平均值作为葡萄酒质量的评价指标。
2.通过SPSS软件作因子分析分析两者之间的相关性，选取与葡萄酒质量指标相关性程度大的葡萄酒成分n个指标，建立拟合方程。
3.符号说明4.模型假设（1）假设数据来源真实有效（2）假设各变量的相差微小，各坐标对欧式距离的贡献是同等的且变差大小相同，欧氏距离效果理想。
（3）假设酿酒工艺条件相同，无其他人为因素影响（4）0.35Cronbach Alpha≤≤则尚可，若Cronbach Alpha≤为低信度，0.350.7Cronbach Alpha≥则属于高信度。
假设组一与组二评分分别处于不同信度区间，可0.7信度差异明显。