多元线性回归在葡萄酒质量评价中的应用

本文首先对葡萄酒以及酿酒葡萄的各项理化指标数据进行标准化处理。在此基础上,计算葡萄酒与葡萄的各项理化指标之间的相关系数,筛选出相关系数满足的酿酒葡萄理化指标。以这些指标为自变量,以对应葡萄酒的理化指标为因变量,进行多元线性回归。最后,以回归方程的相关系数平方R2、回归的残差为统计量对回归模型进行检验,结果表明该回归模型具有高度显著性。     

葡萄酒质量评价的模型分析与优化

针对葡萄酒评价的问题做出了合理分析,通过偏最小二乘回归方法建立起葡萄酒与葡萄理化指标之间的关系,对葡萄理化指标的数据进行相关性分析和正太检验(非参数检验),通过偏最小二乘回归方程呈现出葡萄与葡萄酒有关的因素对其质量的影响,基于此方程论证了：在实际生活中,不能简单根据酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标评价葡萄酒的质量。并给出了其它影响葡萄酒质量的因素。     

基于统计分析的葡萄酒的评价

通过葡萄品种的理化指标数据和对应葡萄酒的质量评分,用F检验得到评酒员对红、白葡萄酒的评分结果都具有显著性差异,借助多系列相关分析得到评酒员的可信度。采用主成分分析法降低葡萄理化指标的数量,通过AHP评价模型确定指标的权重,利用SPSS软件对葡萄酒样进行分类将酿酒葡萄分为A、B、C、D、E五个等级,客观地反映了葡萄的理化指标与葡萄酒质量之间的联系。     

基于主成分分析法的葡萄酒质量评价

针对葡萄酒的质量,通过有关数据分析,运用Matlab中主成分分析方法提取主要影响指标,在此基础上,运用模糊C均值聚类方法得到酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标,并在一定程度上反映了它们的质量。运用相关系数分析和典型相关分析方法,得到酿酒葡萄和葡萄酒的各项理化、感官指标及质量问题间的关系。     

基于理化指标统计分析的葡萄酒质量评价——2012年全国大学生数学建模竞赛A题论文

本文根据葡萄酒及酿酒葡萄的理化指标,通过统计分析的方法来对葡萄酒的质量进行评价。针对4个问题分别建立了显著性差异分析模型、主成分聚类分析模型、一元及多元回归分析模型对问题进行求解,并结合计算结果说明了所建模型的合理性。     

葡萄酒质量评价的定量分析

针对葡萄酒质量的评价,综合分析葡萄酒品尝评分、酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标等数据,建立非参数检验模型、模糊C均值聚类模型和多元统计分析模型,运用Matlab软件,得出了对葡萄酒评价的可信度、酿酒葡萄的分级和酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标对葡萄酒质量的影响等结果.     

葡萄酒质量综合定量评价方法研究

给出了一种基于指标相关性和因子分析的特征选择方法,剔除与样本弱相关指标、减少冗余指标,从而简化了评价指标体系.基于酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标体系分别建立多元线性回归模型,并在此基础上同时考虑两者对葡萄酒质量的影响,得到了综合评价模型,并将该方法应用于2012年高教杯全国大学生数学建模竞赛葡萄酒质量评价中,得到了葡萄酒质量与酿酒葡萄和葡萄酒理化指标的定量关系.结果表明:回归方程准确率为98.49%.     

葡萄酒的评价

根据给出的数据,分析和研究对葡萄酒的评价问题。采用T检验法、逐对比较法和区间估计法判断两组评酒员的差异性和可信度;运用SPSS对酿酒葡萄理化指标进行主成分分析,再结合葡萄酒的评分结果,根据K-均值聚类方法对酿酒葡萄进行分级;利用多元线性逐步回归模型,给出酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的联系;通过典型相关分析,得到酿酒葡萄、葡萄酒理化指标对葡萄酒质量的定性影响,同时运行BP神经网络模型,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。     

基于理化指标的BP神经网络葡萄酒质量评价

针对我国葡萄酒业内缺乏利用理化指标对葡萄酒进行评级的现状,分析能否使用葡萄和葡萄酒的理化指标评价葡萄酒的质量．通过运用双因子方差分析、主成分分析、逐步回归分析等方法分析了葡萄酒的分级以及酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的联系等问题,建立了基于Matlab平台的BP神经网络模型,得到了在一定条件下,能用酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标来评价葡萄酒的质量的结论．但仅考虑理化指标时会使结果存在一定的误差,故建议使用理化指标和简单的感官分析相结合来评价葡萄酒的质量,以提高评价葡萄酒质量的准确性．     

酿酒葡萄的品质评价模型

为了综合评价酿酒葡萄的品质,提取了27种葡萄品种的29个理化指标,并采用因子分析得到了最主要的3个因子,即风味品质因子、糖品质因子和外观品质因子.这些因子反映了原来较多指标的信息,且有很好的直观意义.最后,用K均值聚类把各种葡萄样品在3个因子的得分以及总分分为四种级别,从而可以根据不同的要求选取不同的较优良葡萄样品.     

神经网络模型在评价红葡萄酒质量中的应用

通过建立神经网络模型,利用红葡萄酒、红葡萄的理化指标对样本酒进行分类;将神经网络模型的分类结果与评酒员的评分分类进行比较,得出红葡萄与红葡萄酒的理化指标不能评价红葡萄酒的质量．进一步分析,添加酿酒红葡萄与红葡萄酒各种芳香物质量指标,对红葡萄酒的质量进行分类,得出红葡萄酒与酿酒红葡萄的芳香物质指标对红葡萄酒的质量产生一定的影响．     

论高校心理素质教育模式

心理素质教育是指运用心理学、教育学的理论和方法,有计划、有目的地对学生的心理实施有效影响,促进学生心理素质和谐、健康地发展的教育活动。心理素质教育的效果及其目的能否实现,取决于能否构建一个科学的心理素质教育模式。模式亦称“范型”,在社会学中,是指研究自然现象或     

葡萄酒的评价模型

根据给出的数据,采用秩和检验法、T检验法和区分度标准,分析两组评酒员的结果差异和可信度。以酿酒葡萄的理化指标、葡萄酒的质量为参数,建立聚类分析模型,对酿酒葡萄进行分类定级;通过对葡萄和葡萄酒理化指标的相关性分析筛选变量,然后在二者之间进行多元回归拟合;运用同样的方法,得到用葡萄和葡萄酒的理化指标对葡萄酒质量的评价公式,并进行模型检验。     

中国人口增长预测模型

本文以Logistic人口阻滞增长模型为基础建立了我国人口增长的预测模型,对各年份全国人口总量增长的短、中、长期趋势作出了预测.从而为我国人口的控制与管理提供了一定的依据.     

研究生胜任力结构模型构建及其预测作用

在探索胜任力理论与实践的基础上收集相关项目,编制了研究生胜任力问卷并进行了两项实证研究。研究表明,所编制问卷具有较好的信效度,研究生胜任力主要包括自主管理、研究能力、态度品质、心理素质、研究方法、专业知识六个维度,并且对科研绩效具有显著预测作用。研究样本在态度品质、心理素质维度上均值相对较高,研究能力、研究方法方面相对较低;不同性别、年级的研究生胜任力在不同维度上存在显著差异。     

基于BP-SVR组合模型的空气质量指数预测

建立有效的空气质量指数预测模型,可以为个人出行及相关部门治理大气污染提供指导。选取北京市的历史空气数据以及气象数据作为研究对象,建立基于BP（Back Propagation）神经网络和SVR（Support Vector Regression）支持向量机回归的BP-SVR组合预测模型。首先利用灰狼优化算法分别对BP模型和SVR模型参数进行寻优;然后运用该组合模型对空气质量指数进行预测。实验结果表明,BP-SVR模型的平均绝对百分误差、均方根误差、平均绝对误差均小于单一预测模型,分别为0.217 5、37.032 0、25.157 5。BP-SVR组合模型具有更高的预测精度,泛化能力更强,可以对空气质量指数进行有效预测。     

浅议葡萄酒品鉴艺术

步入快速发展的经济社会,人们物质生活水平渐次丰盈,生活节奏逐渐加快,精神压力也随之增加。忙碌的下班后,小酌一杯葡萄酒不仅使日常生活多了几分惬意,并且缓解了人们的紧张情绪与工作压力,使人们能够放松身心。人世间美好事物繁多,葡萄酒便是其中一种。但是人们通常只知道葡萄酒的珍贵,却不知如何鉴赏它的美好与珍贵,故此本文针对葡萄酒品鉴艺术进行深入探究,希望能够帮助更多人懂得如何品酒。