完結(jié)版葡萄酒的評價

1、葡萄酒的評價摘要本文通過對品酒員的葡萄酒評價結(jié)果、葡萄酒和釀酒葡萄的理化指標(biāo)、芳香物質(zhì)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析，利用SPSS軟件、EVIEWS軟件、MATLAB軟件，對葡萄酒作出評價。問題一：首先對缺失的數(shù)據(jù)采用熱卡插值法填補(bǔ)，缺失值為2;其次我們對每一酒樣品總分求均值，利用SPS漱件進(jìn)彳T配對t檢驗(yàn)，進(jìn)行顯著性差異分析，可知兩組品酒員的評價結(jié)果之間存在顯著性差異；然后我們采用方差分析法，對每組品酒員內(nèi)部打分結(jié)果進(jìn)行方差比較，利用MATLAB求解得出：對于紅白葡萄酒，第二組的方差普遍都比第一組小，第二組的打分結(jié)果比較可信。問題二：通過SPSS軟件的因子分析，分別對釀酒葡萄的一級理化指標(biāo)和二級理化指標(biāo)進(jìn)行

2、主成分分析，得出可以囊括釀酒葡萄重要特征的重要主成分，其中紅葡萄得到9種主成分，白葡萄得到10種主成分。再以主成分為自變量進(jìn)行聚類，將具有共同特征的釀酒葡萄歸為一類，再對葡萄樣品進(jìn)行聚類，對釀酒葡萄進(jìn)行等級劃分，紅白葡萄均歸為5類。最后結(jié)合在第一問中求得的可信組品酒師的葡萄酒的總評分，確定每一類釀酒葡萄的等級。分類紅葡,萄樣品編號白葡萄樣品編號12,3,9,232,3,5,9,10,12,22,24,25,26,28210,13,19,20,25,26,272734,5,6,7,12,15,16,17,18,21,22,241,2,1541,8,144,6,7,11,14,17,18,20,2

3、1,235118,16,19通過SPSSt件對葡萄酒質(zhì)量進(jìn)行聚類,將聚類結(jié)果與對應(yīng)的一級理化指標(biāo)聚類結(jié)果比較，得到的紅、白葡萄酒的吻合率分別為0.25926、0.37037,可見僅用釀酒葡萄的理化指標(biāo)來評價葡萄酒質(zhì)量不是很合理。問題三：首先通過pearson相關(guān)性分析，對釀酒葡萄和葡萄酒的理化指標(biāo)進(jìn)行初步的相關(guān)性判定，得出兩者的理化指標(biāo)大多數(shù)指標(biāo)呈正相關(guān)，然后對葡萄酒的理化指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，將釀酒葡萄的理化指標(biāo)作為自變量，將葡萄酒的理化指標(biāo)作為應(yīng)變量，采用EVIEWS軟件將標(biāo)準(zhǔn)化后的葡萄酒的理化指標(biāo)和釀酒葡萄的主成份進(jìn)行逐步回歸，建立回歸模型，分析得到白藜產(chǎn)醇等白葡萄相關(guān)關(guān)系式的R方值較小，可見

4、雖然存在著一定的線性關(guān)系，但是關(guān)系較弱。問題四：結(jié)合釀酒葡萄和葡萄酒的理化指標(biāo)、芳香物質(zhì)與葡萄酒質(zhì)量，利用支持向量回歸機(jī)分別對其進(jìn)行回歸分析和相關(guān)性分析，并對葡萄酒質(zhì)量進(jìn)行預(yù)測，將預(yù)測值與實(shí)際值比較發(fā)現(xiàn)擬合度較好，得出釀酒葡萄和葡萄酒的理化指標(biāo)與葡萄酒質(zhì)量呈正相關(guān)，并從回歸模型中可知，芳香物質(zhì)與葡萄酒的質(zhì)量有一定的關(guān)系，不能僅僅用釀酒葡萄和葡萄酒的理化指標(biāo)來評價葡萄酒的質(zhì)量。關(guān)鍵詞：葡萄酒；回歸分析；配對t檢驗(yàn)；聚類；支持向量回歸機(jī)一.問題重述確定葡萄酒質(zhì)量時一般是通過聘請一批有資質(zhì)的評酒員進(jìn)行品評。每個評酒員在對葡萄酒進(jìn)行品嘗后對其分類指標(biāo)打分，然后求和得到其總分，從而確定葡萄酒的質(zhì)量。釀酒

5、葡萄的好壞與所釀葡萄酒的質(zhì)量有直接的關(guān)系，葡萄酒和釀酒葡萄檢測的理化指標(biāo)會在一定程度上反映葡萄酒和葡萄的質(zhì)量。附件1給出了某一年份一些葡萄酒的評價結(jié)果，附件2和附件3分別給出了該年份這些葡萄酒的和釀酒葡萄的成分?jǐn)?shù)據(jù)。請嘗試建立數(shù)學(xué)模型討論下列問題：1 .分析附件1中兩組評酒員的評價結(jié)果有無顯著性差異，哪一組結(jié)果更可信？2 .根據(jù)釀酒葡萄的理化指標(biāo)和葡萄酒的質(zhì)量對這些釀酒葡萄進(jìn)行分級。3 .分析釀酒葡萄與葡萄酒的理化指標(biāo)之間的聯(lián)系。4 .分析釀酒葡萄和葡萄酒的理化指標(biāo)對葡萄酒質(zhì)量的影響，并論證能否用葡萄和葡萄酒的理化指標(biāo)來評價葡萄酒的質(zhì)量？二.問題假設(shè)1 .假設(shè)每位品酒員之間是相互獨(dú)立的，且評分

6、是絕對公正的。2 .假設(shè)每個樣品酒都是隨機(jī)取得的。3 .假設(shè)允許存在計算誤差。4 .假設(shè)兩組評酒員在進(jìn)行評分時是只與自身專業(yè)評價標(biāo)準(zhǔn)有關(guān)。三.符號表不abf1f2w1i,i=1,2.11W2i,i=1,2用10%i,i=1,2用5%,i=1,2lll7129xlzJ=L28表示第一組品酒員表示第二組品酒員表示紅酒的質(zhì)量表示白葡萄酒的質(zhì)量表示紅葡萄酒中的芳香物質(zhì)表示白葡萄酒中的芳香物質(zhì)表示釀酒紅葡萄中的芳香物質(zhì)表示釀酒白葡.萄中的芳香物質(zhì)表示紅葡萄酒的九個理化指標(biāo)表示釀酒紅葡萄的八個主成分128JC-jj于11*j*a.=1、211al.a.9AR2表示紅葡萄酒的殘差表示白葡萄酒的八個理化指標(biāo)表

7、示釀酒白葡.萄的九個主成分表示白葡萄酒的殘差表示回歸方程的系數(shù)表示方程的擬合度四.問題分析問題一：由于題目給出的數(shù)據(jù)中缺失評酒員4對酒樣品20的色調(diào)評分，因此我們先用熱卡插補(bǔ)法進(jìn)行數(shù)據(jù)填補(bǔ)。再用統(tǒng)計的方法，計算出每組對每一個樣品酒分類打分指標(biāo)的平均值，利用SPSS軟件對兩組品酒員與對應(yīng)酒樣品評價之間進(jìn)行配對t檢驗(yàn)，對求得的P值進(jìn)行顯著性差異分析，判斷兩組品酒員的評價結(jié)果是否存在差異；然后計算出兩組品酒員對每一酒樣品的評價總分，分別計算兩組品酒員對每一酒樣品的方差，利用方差來表示組內(nèi)評分結(jié)果的穩(wěn)定性，比較分析兩組品酒員的可信度。問題二：該問題要求根據(jù)釀酒葡萄的理化指標(biāo)和葡萄酒的質(zhì)量對釀酒葡萄進(jìn)行

8、等級劃分，結(jié)合問題一得到的更可信的葡萄酒質(zhì)量評分，綜合考慮各類因素的情況進(jìn)行綜合評價。由于釀酒葡萄的理化指標(biāo)較多，我們利用SPSS軟件分別對一級理化指標(biāo)和二級理化指標(biāo)進(jìn)行主成分分析，再利用K-聚類的方法分別對釀酒葡萄的理化指標(biāo)進(jìn)行聚類并結(jié)合葡萄酒的質(zhì)量，對釀酒葡萄的質(zhì)量進(jìn)行分級。問題三:為分析釀酒葡萄與葡萄酒的理化指標(biāo)之間的聯(lián)系，首先定性的分析葡萄酒中比較重要的理化指標(biāo)和釀酒葡萄中的理化指標(biāo)，再利用SPSS軟件對葡萄酒的理化指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，采用EVIEWS軟件將標(biāo)準(zhǔn)化后的葡萄酒的理化指標(biāo)和釀酒葡萄的主成份進(jìn)行逐步回歸，得到釀酒葡萄和葡萄酒的理化指標(biāo)之間的聯(lián)系。問題四：為分析釀酒葡萄和葡萄酒的理

9、化指標(biāo)對葡萄酒質(zhì)量的影響，論證能否用葡萄和葡萄酒的理化指標(biāo)來評價葡萄酒的質(zhì)量，分別隨機(jī)選取20個標(biāo)準(zhǔn)化后的紅、白葡萄和葡萄酒的理化指標(biāo)和芳香物質(zhì)與葡萄酒的質(zhì)量之間回歸分析，建立逐步回歸模型，并將剩余的數(shù)據(jù)代入回歸模型，預(yù)測葡萄酒的質(zhì)量，將預(yù)測值與實(shí)際值比較；采用SVR對隨機(jī)選取20個標(biāo)準(zhǔn)化后的紅、白葡萄和葡萄酒的理化指標(biāo)和芳香物質(zhì)與葡萄酒的質(zhì)量進(jìn)行相關(guān)性分析，并對剩余的數(shù)據(jù)進(jìn)行葡萄酒質(zhì)量的預(yù)測，將預(yù)測值與實(shí)際值比較，繪制折線圖，比較逐步回歸模型和SVR預(yù)測的準(zhǔn)確性。五.模型建立與求解問題一：分析兩組品酒員的評價結(jié)果有無顯著性差異，并判斷哪一組更可信。1 .缺失數(shù)據(jù)的補(bǔ)充經(jīng)過對數(shù)據(jù)缺失的分析，我

10、們認(rèn)為該資料的缺失屬于完全隨機(jī)缺失。因此,我們選擇熱卡插補(bǔ)法，盡可能尋找和遺漏值相似的數(shù)值來替代之，算出4號評酒員所評價的其他樣品酒與樣品酒20的相關(guān)系數(shù)，從而確定整體數(shù)據(jù)與樣品酒20相近的樣品酒。對于X與Y兩個變量，兩者間的相關(guān)系數(shù)Pxy為門工（Xi-X）（Y-Y）：XY-2-（Xi-X）、（Y-Y）2其中PxyW-1,1.如果Pxy>0,則X與Y成正相關(guān)關(guān)系；如果Pxy<0,則X與Y成負(fù)相關(guān)關(guān)系；如果pxy=0,則X與Y不想關(guān)。1PxYH1,則X與Y相關(guān)性越密切。運(yùn)用matlab軟件計算出其余樣品酒與樣品酒20的相關(guān)性，得到相關(guān)系數(shù)最高的是酒樣品11,Pxy=0.9340,因此

11、，用酒樣品的色調(diào)分?jǐn)?shù)代替缺失數(shù)據(jù)，則4號評酒員對樣品酒20的色調(diào)評分為2分。2 .兩個樣本的顯著性差異檢驗(yàn)正態(tài)分布檢驗(yàn)數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布的檢驗(yàn)在對兩樣本顯著性檢驗(yàn)時，要確定樣本的總體是服從正態(tài)分布，采用JB統(tǒng)計量對紅（白）葡萄酒樣品的評分均值服從正態(tài)分布。JB=JkS21（K-3）26II4'）其中，S、K分別表示偏度和峰度。在正態(tài)分布的假設(shè)下，JB統(tǒng)計量服從自由度為2的十分布。如果這個概率值越大，認(rèn)為樣本的確來自正態(tài)分布的總體。采用EVIEW馱件，對紅（白）葡萄酒樣品的評分均值進(jìn)行正態(tài)分布檢驗(yàn)，得兩組評酒員對紅（白）葡萄酒的某個酒樣品質(zhì)量評分?jǐn)?shù)據(jù)服從正態(tài)分布。表1.1JB正態(tài)分布檢驗(yàn)結(jié)

12、果第一組白葡萄酒第二組白葡萄酒A組紅葡萄酒第二組紅葡萄酒JB值0.06375.5244.14580.3068概率P0.96860.06320.12580.8578配對樣本t檢驗(yàn)建立假設(shè)H0:%=0,H1:»#0,并構(gòu)造t統(tǒng)計量tV-yt（n1）sy/,n-1在顯著水平a=0.05的情況下，對白葡萄酒進(jìn)行t檢驗(yàn)得到的P=0.019<0.05,對紅葡萄酒進(jìn)行t檢驗(yàn)得到的P=0.019<0.05,因此，在對白葡萄酒和紅葡萄酒的評價中，兩組評價結(jié)果存在顯著性差異。分別根據(jù)品酒員對紅（白）葡萄酒樣品的分類打分指標(biāo)，求出分類打分指標(biāo)均值（詳見附錄），利用SPS欹件對紅（白）葡萄酒的分

13、類打分指標(biāo)均值進(jìn)行配對樣本t檢驗(yàn)。計算得出，在顯著水平a=0.05的情況下，兩組評酒員對紅（白）葡萄酒某個樣品酒的評價結(jié)果有無顯著差異見下表：表1.2兩組紅葡萄酒間顯著性差異分析結(jié)果酒樣品1234567891011121314差異否否否是是否是是否否酒樣品15161718192021222324252627差異是是是否是否一是是是是否否否表1.2兩組白葡萄酒間顯著性差異分析結(jié)果酒樣品1234567891011121314差異是否否否是是否是是否是是酒樣品1516171819202122232425262728差異是是否否是否否否否否否否是否3.利用方差對兩組品酒員的評價結(jié)果進(jìn)行可信度分析方差表

14、示一組數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性，我們采用方差來比較兩組內(nèi)部十個品酒員之間評分的穩(wěn)定行來判斷該組的打分結(jié)果是否可信。對兩組品酒員對紅（白）葡萄酒的評分結(jié)果進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析，計算方差（見附錄），利用MATLAB軟件對兩組的方差進(jìn)行比較（程序見附錄），繪制散點(diǎn)圖（圖1.1）皿190加訕150100"J0'90a旬用C-考一省山手都百凈百至05懂15a25»圖1.1兩組品酒員的評分方差散點(diǎn)圖根據(jù)散點(diǎn)圖可知：第二組對白葡萄酒和紅葡萄酒的評分結(jié)果方差普遍比第一組小，方差越小表明組內(nèi)品酒員評分結(jié)果越穩(wěn)定，從而說明第二組品酒員的評價結(jié)果更可信。問題二：根據(jù)釀酒葡萄的理化指標(biāo)和葡萄酒的質(zhì)量對這些

15、釀酒葡萄進(jìn)行分1 .由于附件中釀酒葡萄一共有30個一級指標(biāo)，27個二級指標(biāo)，為了簡化釀酒葡萄的理化指標(biāo)，我們采用主成分分析法。第一步，對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。第二步，計算各個理化指標(biāo)之間的相關(guān)系數(shù)矩陣：%Ap-r21r22r2pR=:Jp1rP2rpp_ri,j(i,j=1,2，p)n_'(Xki-Xi)(Xkj-Xj)rj的計算公式為:r.rjk1nn-'(Xki-x)2v(Xkj-Xj)2k1kd第三步，計算特征值與特征向量，由特征向量組成m個新的指標(biāo)變量。第四步，計算主成分貢獻(xiàn)率：貢獻(xiàn)率：=12L,p)kk=1利用MATLAB對30個一級指標(biāo)和27個二級指標(biāo)進(jìn)行主成分分

16、析后，得到八個紅葡萄的理化指標(biāo)主成分，九個白葡萄的理化指標(biāo)主成分。表2.1紅葡萄的一級理化指標(biāo)主成分主成份主要理化指標(biāo)貢獻(xiàn)率（單位：%）A主成份蛋白質(zhì)、花色昔、DPPH自由基、總酚、單寧、葡萄總黃酮、百粒質(zhì)量、果梗比、出汁率、果皮顏色L23.228第二主成份氨基酸總量、總糖、還原糖、可溶性固形、干物質(zhì)含量39.698第三主成份檸檬酸、白藜蘆醇、可滴定酸、果皮顏色a、果皮顏色b52.145第四主成分蘋果酸、多酚氧化酶活力、褐變度、PH值61.613第五主成分VC含量、固酸比、果穗質(zhì)量68.279第六生成分黃酮醇74.084第七主成分果皮質(zhì)量78.813第八主成分酒后酸83.044釀酒紅葡萄中第一

17、主成分代表了紅葡萄的結(jié)構(gòu)與顏色，第二主成分體現(xiàn)了紅葡萄的味感，第三主成分主要是紅葡萄的風(fēng)味與色澤，第四主成分代表了紅葡萄的氧化程度等。表2.2紅葡萄的二級理化指標(biāo)主成分主成份主要理化指標(biāo)貝獻(xiàn)率（單位：）A主成分天門冬氨酸、絲氨酸、谷氨酸、丙氨酸、繳氨酸、蛋氨酸、異亮氨酸、亮氨酸、賴氨酸、組氨酸、精氨酸、H321.051第二主成分順式白藜盧醇甘、C1、C2、C3、楊梅黃酮33.990第三主成分反式白藜蘆醇背、反式白藜蘆醇、棚皮素、山泰酚、異鼠李素45.995第四主成份脯氨酸、果糖、葡.萄糖54.863第五主成分甘氨酸62.565第六生成分酪氨酸、順式白黎盧醇69.269第七主成分胱氨酸、H274

18、.151第八主成分H178.085第九主成分苯丙氨酸81.826釀酒紅葡萄中第一主成分代表了紅葡萄氨基酸，第二主成分體現(xiàn)了紅葡萄的醇和酮，第三主成分主要是紅葡萄的醇，第四主成分代表了紅葡萄的糖等。表2.3白葡萄的一級理化指標(biāo)主成分主要理化指標(biāo)貢獻(xiàn)率（單位：%）主成分一氨基酸總量、多酚氧化酶活力、單寧、總糖、還原糖、可溶性固形物干物質(zhì)含量、果穗質(zhì)量、百粒質(zhì)量出汁率、果皮顏色L、果皮顏色b19.435主成分二蛋白質(zhì)、酒石酸、DPPH自由基總酚、葡萄總黃酮、可滴定酸固酸比、果皮質(zhì)量35.864主成分三VC含量、果梗比、果皮質(zhì)量果皮顏色a47.957主成分四蘋果酸、褐變度54.891主成分五黃酮醇61

19、.189主成分六白藜蘆醇66.703主成分七檸檬酸71.787主成分八PH值76.048主成分九花色昔80.175釀酒白葡萄中，第一主成分主要是白葡萄的味感，第二主成分代表了白葡萄的結(jié)構(gòu)，第三主成分代表了白葡萄的成熟程度，第四主成分體現(xiàn)了白葡萄的氧化程度等。表2.4白葡萄的二級理化指標(biāo)主成分主要理化指標(biāo)貢獻(xiàn)率（單位：%）主成分一天門冬氨酸、絲氨酸、谷氨酸、脯氨酸、甘氨酸、丙氨酸、繳氨酸、蛋氨酸、異亮氨酸、亮氨酸、賴氨酸、組氨酸27.951主成分二反式白藜蘆醇、果糖、葡萄糖、C1、C2、C339.296主成分三胱氨、酸、順式白藜蘆醇音、H1、H348.666主成分四反式白藜蘆醇甘、楊梅黃酮、榔皮

20、、素、山茶、酚、異鼠李素57.558主成分五酪氨酸63.698主成分六精氨酸68.891主成分七H273.716主成分八蘇氨酸77.890主成分九苯丙氨酸81.439主成分十順式白藜蘆醇84.489釀酒白葡萄中，第一主成分主要是白葡萄的氨基酸，第二主成分主要是白葡萄的醇和糖。主成分分析得到的新指標(biāo)代替原來30個理化指標(biāo)，得到的新指標(biāo)關(guān)于樣品的評價值（見附錄）。2 .采用K-均值聚類的方法對樣品進(jìn)行聚類。利用SPSS軟件，對紅（白）葡萄的一、二級理化指標(biāo)進(jìn)行5次聚類，得到結(jié)果：表2.5葡萄一、二級指標(biāo)聚類結(jié)果聚類1聚類2聚類3聚類4聚類5紅葡萄一級指標(biāo)樣品1、8、14樣品2、3、9、23樣品11

21、樣品4、5、6、7、12、15、16、17、18、21、22、24樣品10、13、19、20、25、26、27紅葡萄一級指標(biāo)樣品1、8樣品2、6、10、12、14、16、18、24、25、26、27樣品3、9、13、17、19、21、23樣品11樣品4、5、7、15、20、22白葡萄一級指標(biāo)樣品4、6、7、11、14、17、18、20、21、23樣品1、13、15樣品8、16、19樣品27樣品2、3、5、9、10、12、22、24、25、26、28白葡萄一級指標(biāo)樣品5、10、14、21樣品2、6、7、8、15、22、23、26樣品3、4、10、12、20、24、25、28樣品1、11、13、1

22、6、17、18、19樣品27由于二級指標(biāo)不能較全面的觀察葡萄的質(zhì)量，故采用一級指標(biāo)的聚類結(jié)果和葡萄酒質(zhì)量的對比，做相應(yīng)的等級劃分，劃分結(jié)果如下：表2.6對應(yīng)級別葡萄酒質(zhì)量的平均分聚類級別相應(yīng)紅葡萄酒質(zhì)量的平均分等級劃分相應(yīng)白葡萄酒質(zhì)量的平均分等級劃分168.976.53較差275.975好76.73333333361.6差72差468.88462較差77較好571.1較好78.19091好根據(jù)上述表格可知，好白紅葡萄樣品有樣品2、3、9、23,較好的紅葡萄樣品有樣品10、13、19、20、25、26、27,一般的紅葡萄樣品有樣品4、5、6、7、12、15、16、17、18、21、22、24,較

23、差的紅葡萄樣品有樣品1、8、14,差的紅葡萄樣品有樣品11;好的白葡萄樣品有2、3、5、9、10、12、22、24、25、26、28,較好的白葡萄樣品有27,一般的白葡萄樣品有1、2、15,較差的白葡萄樣品有4、6、7、11、14、17、18、20、21、23,差的白葡萄樣品有8、16、19。利用SPSS軟件對葡萄酒質(zhì)量進(jìn)行聚類（見附錄），將其結(jié)果與對應(yīng)的一級理化指標(biāo)聚類結(jié)果比較，得到的紅、白葡萄酒的吻合率分別為0.25926、0.37037,可見僅用釀酒葡萄的理化指標(biāo)來評價葡萄酒的質(zhì)量不是很合理。問題三：分析釀酒葡萄與葡萄酒的理化指標(biāo)之間的聯(lián)系。1 .根據(jù)問題和給出的數(shù)據(jù)可知，釀酒葡萄與葡萄

24、酒的理化指標(biāo)發(fā)生了很大的變化，為了分析釀酒葡萄與葡萄酒的理化指標(biāo)之間的聯(lián)系，我們先分別分析紅葡萄、白葡萄與相應(yīng)的葡萄酒之間重要的理化指標(biāo)的定性關(guān)系。根據(jù)資料可知，花色甘是紅葡萄果實(shí)中重要的一類黃酮類物質(zhì)，主要賦予葡萄和葡萄酒紅色色調(diào)；單寧具有抗氧化性，使得紅葡萄酒能長年熟成；酚類物質(zhì)的含量與葡萄酒的色澤、香氣和酒體特征等有密切的關(guān)系，這些理化指標(biāo)均是釀灑葡萄與葡萄酒中重要的指標(biāo)。而這些重要理化指標(biāo)在葡萄與葡萄酒之間是否有關(guān)，我們先用MATLAB對這四個理化指標(biāo)在27個紅葡萄與紅葡萄酒樣品中進(jìn)1000800600400200040302020101000.一一釀酒葡萄葡萄酒行繪圖，得到如下圖所示

25、的關(guān)系?；ㄉ?02010單寧釀酒葡萄計葡萄酒011253005104f*科202530白藜蘆醇30Hp-1-釀酒葡萄-葡萄酒051015202530圖3.1葡萄酒與釀酒葡萄中指標(biāo)的比較白藜蘆醇是存在于葡萄皮中的一種物質(zhì)，在釀造過程中被酒精溶解進(jìn)入葡萄酒中，而不同葡萄之間其含量會由于釀造工藝的不同差異很大，因此，我們選用單寧、總酚、總黃酮、白藜蘆醇這四個理化指標(biāo)的含量來刻畫白葡萄與白葡萄酒之間的關(guān)系，并用MATLAB進(jìn)行繪圖，結(jié)果如下圖所示。10單寧總酚，.一釀酒葡萄T-葡萄酒20釀酒葡5540.430.320.2A0.100015白藜蘆醇-釀酒葡萄葡萄酒1015DP

26、PH半抑制體積（20IV50)25釀酒葡萄UV(*1Ikr101520253030圖3.2葡萄酒與釀酒葡萄中指標(biāo)的比較由圖可看出，白葡萄與白葡萄酒理化指標(biāo)之間的聯(lián)系并不如紅葡萄與紅葡萄酒之間密切，但總體趨勢還是大致成正比關(guān)系。為了進(jìn)一步尋找它們之間的函數(shù)關(guān)系，我們選用逐步回歸分析進(jìn)行探究。2 .建立逐步回歸分析探究釀酒葡萄與葡萄酒理化指標(biāo)的關(guān)系。逐步回歸是一種從眾多變量中有效地選擇重要變量的方法。其基本思路是先確定一初始子集，然后每次從子集外影響顯著的變量中引入一個對因變量影響最大的，再對原來子集中的變量進(jìn)行檢驗(yàn)，從變得不顯著的變量中剔除一個影響最小的，直到不能引入和剔除為止。因此，葡萄酒中的

27、花色甘、單寧、總酚、酒總黃酮、白藜產(chǎn)醇、DPPH半抑制體積、三類顏色指標(biāo)作為因變量，釀酒葡萄中的理化指標(biāo)作為自變量。采用EVIEWS軟件對釀酒葡萄的主成份和葡萄酒的一級理化指標(biāo)做逐步回歸分析，建立回歸模型。1）紅葡萄與紅葡萄酒之間的回歸模型：51、，口11堂12的3的4a154止以174說）叼鼻影也飄燈$町6a27出g孫.11、用%15升儀35%6a37&72a42%3%4%5口46%7fl4S工口813A-町1附3的三454町5町6357厘北X二工146=%4將/】%。必%4%5%07Z1575Ji7鼻孔鼻7m鼻74鼻75鼻76S丁丁金8*16外機(jī)日S3%4%5%6陽丁%出77必9,

28、卜知的鼻力須做的5%須7產(chǎn)18金對上述建立的線性回歸模型進(jìn)行求解，得到紅葡萄與紅葡萄酒的理化指標(biāo)之問的函數(shù)關(guān)系。Mi=Q2906%-0.0508陽42680/+。0673務(wù)+01085%二03249西廣GQ664電+0072訪-。.0526邑+。1653間禮1316%加=Q.3174麗-1Q58隔+Q15Q溫+Q144%fKlQ817x1g為二0.297%-。,049兀-Q0728電+QQ782&+0.1693瓦+0.213偏為二0.109%-0.1089年+Q211防-0.1053年尢二。2997/-0.08853+。1094勾+Q1226年+。13443+。1667犯)17=-0.

29、3163x11+0,0685xn+0,1288xE+0,0821x14+0,0671x15+0,0653x16為二一00965加Q1178而一Q2479飛+。邳6陽一。87比一0.2591%-Q3362做=04614x11+012071xu+0.15001-0,2788xw+0,1004xn-0,1411%表3.1紅葡萄酒與紅葡萄之間的擬合度擬合度yiiyi2yi3y14y15y16y17y18y19R20.8310030.8321680.7951020.7764450.2768040.7772160.8195100.6668250.4774472）白葡萄與白葡萄酒之間的回歸模型：Y=AXiE

30、，乃J%4%ai6aiaIS1522X冬a2%出5ax力43%*4a3%F%4心136%/看*24Y=外x=心A=Al-43%a4445口崎儀槨包g&49Z=叼5%力的】町2as出4%與05*a3»*26均%他為4%國貨。母%7為7程ana72%鼻75口府的7叼E1尊828W2SJ不03U&i%4密aS5儂口組%71%9J對上述建立的線性回歸模型進(jìn)行求解，得到白葡相匕白葡相酒的埋化指標(biāo)之間的函數(shù)關(guān)系yn=01278孫-0.1286年-0.18245-0.3265取坳=Q,169%+0.189。3+0.2308甌一(H429融+0.196%-。,153%珈=0.0602

31、殉+0.2487用+0.2734租0.1108修+081%+0.1143/+0.14。3物-00792%為二-0.0719孫-0.11963+0,2130與%=0,1。66Ml+0,1437&-Q.1456%+0825-。315Q物加=-02638盯+0.15653-0.097%+0.078%-0.2536%=-0,1476孫+0.24624+0,114%+0097(%-Q1706物Q1105凝為=02877題-Q206%+0,0533電-。,。77。訪廣。陰一°順6廂+Q288%+!1134通表3.1白葡萄酒白紅葡萄之間的擬合度擬合度y21y22y23y24y25y26y2

32、7y28R20.42670.66550.72820.11630.41360.64160.47340.7360根據(jù)逐步回歸分析得到的關(guān)系式可以得到釀酒葡萄與葡萄酒的理化指標(biāo)之間的函數(shù)關(guān)系，但葡萄酒中的白藜產(chǎn)醇指標(biāo)與釀酒葡萄之間的相關(guān)性較低，為了分析該關(guān)系，我們運(yùn)用相關(guān)系數(shù)進(jìn)行計算，得到與白葡萄酒中白藜產(chǎn)醇指標(biāo)相關(guān)程度比較大的釀酒葡萄理化指標(biāo)為總糖、灑石酸，且均和白藜產(chǎn)醇成負(fù)相關(guān)關(guān)系，而正相關(guān)程度相對較大的釀酒葡萄理化指標(biāo)為還原糖與a*（+紅；-1）問題四：分析釀酒葡萄和葡萄酒的理化指標(biāo)對葡萄酒質(zhì)量的影響，并論證能否用葡萄和葡萄酒的理化指標(biāo)來評價葡萄酒的質(zhì)量。對釀酒葡萄和葡萄酒的理化指標(biāo)、芳香物質(zhì)

33、與葡萄酒質(zhì)量之間的相關(guān)性分析。1.利用SPS漱件對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，任意選取其中的20個釀酒葡萄樣品標(biāo)準(zhǔn)化的理論指標(biāo)和芳香物質(zhì)和葡萄酒的質(zhì)量，進(jìn)行回歸分析，建立回歸模型。紅色葡萄和葡萄酒的理化指標(biāo)、芳香物質(zhì)與葡萄酒質(zhì)量的函數(shù)關(guān)系：力二0,286711-。,84。5用+Q165%-2.04咻4+L1861%+0.616%-0.5779%-5.374%+74%-1.6473外+1.4542為+1,。4。2姓-2.6222為-0.1558町+0.1681坨+0214帆+0,3424+0,151加+0.7536%+D1989%-0.178帆-0.5254所1+QQ909%+0.1197%-2,496

34、姒紅色葡萄和葡萄酒的理化指標(biāo)、芳香物質(zhì)與葡萄酒質(zhì)量的函數(shù)關(guān)系：£=Q1275/+Q3412X&+0,342%-Q1456加-0/1553必+Q3623%-Q2956%-0.1805-0.9414+0,9290-0,5154+0,15480375+0,3981-0,5。9附+。,575帆+0.9338叫也-Q1452%-1頌3/+。3030%將剩余的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)代入回歸方程，預(yù)測葡萄酒的質(zhì)量。2.采用SVR支持向量回歸機(jī)的方法，任意選取其中的20個樣品對釀酒葡萄和葡萄酒的理化指標(biāo)、芳香物質(zhì)與葡萄酒質(zhì)量之間的相關(guān)性分析。SV或持向量回歸機(jī)的知識點(diǎn)：給定回歸問題的訓(xùn)練集(xi,yi)

35、,(x2,y2),|,(X|,y)x產(chǎn)Rn,ywr.；支持向量回歸機(jī)通常采用一不敏感損失函數(shù)，并極小化權(quán)向量的模，從而得到一個二次規(guī)劃問題MinT(w,£，)=-+C£(。+。*)2ij(w(xj)b-yi_；*s*.yi(w仲(為)一bEw+-i*£>0；>0,®>0通過求解該優(yōu)化問題得到最優(yōu)解后，其回歸函數(shù)可表示為lf(x)=w(x)b=%(二/-：i)ker(xi,x)bi1其中5和ct*為支持向量，ker為選取的核函數(shù)。由于支持向量回歸機(jī)極小化結(jié)構(gòu)風(fēng)險，有效地克服了過學(xué)習(xí)現(xiàn)象，從而更加適用于小規(guī)模的回歸問題(詳細(xì)見參考文獻(xiàn))。由

36、于本文中的問題特征維數(shù)較高，因此我們選用帶有線性核函數(shù)的支持向量回歸機(jī)進(jìn)行學(xué)習(xí)，具體操作軟件為LIBSVM2.83版本。表4.1回歸檢驗(yàn)指標(biāo)metrics計算公式SSE百三2：1（萬一為SST知£身-丁SSRNMSEVw=s宓j=乙i:於府仆-2=皿=力皿凡5:工生一""內(nèi)為00%m表4.2SVR計算結(jié)果SSE（回歸平方和）SST（離差平方和）SSR（殘差平方和）R2（擬合度）紅葡萄酒2.3481.4370.980.68197634白葡萄酒2.4541.4240.8860.622191011對剩余的樣品進(jìn)行葡萄酒質(zhì)量的預(yù)測，對預(yù)測值與實(shí)際值進(jìn)行比較（見下圖）圖4.

37、1紅葡萄預(yù)測值與實(shí)際值的比較圖12345678圖4.2白葡萄預(yù)測值與實(shí)際值的比較圖根據(jù)上圖可知，SVR寸數(shù)值的預(yù)測結(jié)果較回歸分析好，能比較接近的反應(yīng)葡萄酒的質(zhì)量。葡萄酒的質(zhì)量分類指標(biāo)評分過程中含有香氣的指標(biāo)，故我們在相關(guān)性分析過程中考慮了葡萄酒和釀酒葡萄中的芳香物質(zhì)，得到的結(jié)果能很好的來用葡萄酒和釀酒葡萄的理化指標(biāo)、芳香物質(zhì)來對葡萄酒質(zhì)量的評價，即不能僅用葡萄和葡萄酒的理化指標(biāo)來評價葡萄酒的質(zhì)量。六.模型評價優(yōu)點(diǎn)：.本文在考慮到指標(biāo)總表中多組數(shù)據(jù)成分來表示釀酒葡萄和葡萄酒的聯(lián)系情況中，采用主成分分析法，把成分進(jìn)行主要抽取，盡可能的壓縮數(shù)據(jù)，從而得到簡化，大大減少了計算量。本文的第四位采用了SV

38、R支持向量回歸機(jī)方法，對釀酒葡萄和葡萄酒的理化指標(biāo)、芳香物質(zhì)與葡萄酒質(zhì)量之間的相關(guān)性分析。作為經(jīng)典方法，它的好處在于使所有樣本點(diǎn)離超平面的“總偏差”最小。這時樣本點(diǎn)都在兩條邊界線之間，求最優(yōu)回歸超平面同樣等價于求最大間隔。缺點(diǎn)：本文在求解過程中忽略了部分實(shí)際情況，如評酒員的喜好對評分造成的影響。本文假設(shè)考慮的因素不夠詳細(xì)，致使所得結(jié)論還不能完全與實(shí)際相對應(yīng)。模型的優(yōu)化改進(jìn)：在問題一上，對兩組評分者的評分情況，我們沒有對評分各組在同種樣品酒上為什么存在評分差異進(jìn)行細(xì)微的處理。依據(jù)樣品酒評分不同，將其評分可分為客觀性評分和主觀性評分兩類。評判過程中如果評分者嚴(yán)格要求依據(jù)一套評分標(biāo)準(zhǔn)，并且整個評分過

39、程中保持一致，這樣的評分結(jié)果才是可信的。但事實(shí)是任何評分標(biāo)準(zhǔn)不一致，從而導(dǎo)致測量的誤差，影響測量的精確性。根據(jù)測量誤差來源，常用的方法可以我們可以進(jìn)行考察的指標(biāo)分別是評分者內(nèi)信度和評分者問信度,用spearman相關(guān)系數(shù)法來計算。參考文獻(xiàn)1姜啟源、謝金星、葉俊編，數(shù)學(xué)模型（第四版），北京：高等教育出版社，20112周明華、周凱、鄒學(xué)軍、李春燕，MATLA改用教程，浙江工業(yè)大學(xué)出版3陳勝可編，SPSS統(tǒng)計分析從入門到精通，北京：清華大學(xué)出版社，20104郭志剛主編,社會統(tǒng)計學(xué)分析方法一SPSS軟件應(yīng)用,中國人民大學(xué)出版社，19995張曉炯編，Eviews使用指南與案例，機(jī)械工業(yè)出版社，20076

40、鄧乃、，田英杰,數(shù)據(jù)挖掘中的新方法一支持向量機(jī)M,北京：科學(xué)出版社，2004:1321887Chang,C.C.andLin,C.J.LIBSVM:alibraryforsupportvectormachines,ACMTransactionsonIntelligentSystemsandTechnology（TIST）,Volume2,Number3,Pages27,20118高鐵梅，計量經(jīng)濟(jì)分析方法與建模Eviews應(yīng)用及實(shí)例（第二版），北京：清華大學(xué)出版社，20099LIBSVM,/citation.cfm?id=1961199附錄問題一1.第一組品酒員對

41、紅葡萄酒樣品的分類打分指標(biāo)，求出分類打分指標(biāo)均值外觀澄后調(diào)香氣純香氣濃香氣質(zhì)口感純口感濃口感持口感質(zhì)整體評清度巴胴正度度量正度度久度量價樣品5.4樣品6.518.49.6樣品6.26.717.39.4樣品4483.44.75.614.58.4樣品5.912.644.95.314.88.6樣品63.974.56615.18.6樣品7樣品8

42、2.774.76.45.814.28.4樣品7.36.416.69.7樣品105.915.48.8樣品15.914.28.4樣品92.84.5512.77.9樣品5.86.1168.9樣品11.645.85.916.38.7樣品492.93.9512.47.6樣品6615.79.1樣品173.97.84

43、.85.96.417.29.2樣品181.888952.95.1103.355.413.67.9樣品193.984.66.416.39.2樣品203.76.22222225.27.316.69.2樣品213.584.46.4616.99.2樣品223.984.56.75.815.79樣品7.414.64.87718.110樣品5.916.69.1樣品2514.28.3樣品263.67.

44、84.765.714.88.9樣品25.611.84.466.11692.第二組品酒員對紅葡萄酒樣品的分類打分指標(biāo)，求出分類打分指標(biāo)均值整體評價外觀澄清度色調(diào)香氣純正度香氣濃度香氣質(zhì)量口感純正度口感濃度口感持久度口感質(zhì)量樣品5.5613.68.4樣品124.16616.69.1樣品8.9樣品5.35.715.18.8樣品5.4樣品63.

45、55.23.955.614.28.6樣品73.514.58.4樣品83.46.8455.513.98.4樣品93.67.456.96169.4樣品4.85.714.28.4樣品5.912.48.1樣品4.911.2465.715.48.7樣品5.512455.513.98.6樣品5.85.715.79.3樣品153.66.43

46、.15.65.514.28.2樣品5.111.845.55.815.18.8樣品6.36.315.49樣品4.85.915.18.8樣品193.574.45.9615.78.7樣品6.8616.99.3樣品213.273.75.911.89樣品223.4168.9樣品6.75.815.18.9樣品5.815.18.8樣品4.85.613.98.6樣品25.614.58.8樣品25.4168.83.第一組品酒員對白葡錮酒樣品的分類打分指標(biāo)，求出分類打分指標(biāo)均值:外觀澄得度導(dǎo)色調(diào)香氣純正度香氣濃度香氣質(zhì)量口感純正度口感濃度口感持久度口感質(zhì)量整體評價樣品13.87.4576.517.89.7樣品6.55.