葡萄酒的评价matlab代码,MATLAB·设计论文葡萄酒质量评价的数学建模

葡萄酒质量评价的数学建模

摘要：关于葡萄酒质量的评价，通常是通过评酒员的打分来确定的。本论文通过对酿酒葡萄与葡

萄酒的理化指标之间的相关关系和评酒员打分进行了深入系统地分析，给出了葡萄酒质量评价的

量化研究。基于相关数据，利用配对的t(α=0.05)检验、克隆巴赫系数信度分析、主成分分析、模

糊C均值聚类、多元回归等方法，对酿酒葡萄质量评级模型，酿酒葡萄与葡萄酒之间的典型性相关分析关系模型等，并通过图像与数据分析研究了酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标对葡萄酒质量的

影响。

对于问题一，利用配对数据的t检验，我们得出两组评酒员的评价结果没有显著性差异，并应用

克伦巴赫系数信度分析法分别求出两组评酒员评价结果的可信度，通过数据比较和分析得到第一

组评酒员的评价结果更可信，更符合实际。

对于问题二，基于数据，本文首先根据第一问中确定的的可信的一组(第一组评酒员)根据附表

一对葡萄酒品尝后得出的总分，确定葡萄酒的质量，从而相应的给酿酒葡萄进行一个初步的排名。然后对附表二中的酿酒葡萄的理化指标进行标准化处理后，进行主成分分析，根据新变量进行排名。最后采用模糊C均值聚类方法对酿酒葡萄的理化指标进行了聚类分析，同时结合葡萄酒的质

量得分，我们最终确定了酿酒葡萄的三级评判方案。

对于问题三，我们将酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标做了多元回归，将酿酒葡萄与葡萄酒的主要指

标做了典型相关系数的检验，结果表明：酿酒红葡萄中氨基酸总量、花色苷、苹果酸、褐变度、DPPH自由基、总酚、单宁、葡萄总黄酮、还原糖、PH值、果皮颜色等对红葡萄酒中主要成分有显著影响；酿酒白葡萄中氨基酸总量、单宁、葡萄总黄酮、黄酮醇、干物质含量、出汁率，对白葡

萄酒中主要成分有显著影响。

对于问题四，我们把葡萄的理化参数、葡萄酒的理化参数作为自变量，对酒的评价作为因变量，

通过用MATLAB中plot作图，分析了酿酒葡萄与葡萄的理化指标之间的关系，得出结论：葡萄酒

与葡萄酒的理化指数存在关系，但是葡萄酒的质量与其色泽、品味、环境以及口感有关系，所以

并不能用葡萄和葡萄酒的理化指数指标来评价葡萄酒的质量。

关键词：t检验、主成分分析、模糊C均值聚类、BP神经网络、支持向量回归机