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A题：葡萄酒的评价
摘要
本文主要进行了葡萄酒感官评价的可信度比较、酿酒葡萄评价分级、酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的联系、评价结果统计分析等方面的研究。通过方差分析、层次分析等方法建立模型，解决了葡萄酒的评价问题。
问题一：利用方差分析法对评酒员评价数据进行分析，并用画出图表（见正文），直观地观察出两组评价数据范围接近，第二组评价数据波动不大，评价数据更可信。
问题二：要求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，我们认为影响酿酒葡萄品质的因素较多，酿酒葡萄各理化指标之间的关系又是极其复杂的，对其的评价是一个多指标、多属性的问题。采用系统工程学的层次分析法()来确定影响葡萄品质的各因素的权重，应用综合评判法，对酿酒葡萄进行了评价和分级。各等级下葡萄样品数如下表：
等级
葡萄种类
优
良
中
合格
红葡萄
5
4
10
8
白葡萄
8
8
9
2
问题三：利用逐步回归法得到酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的关系，并用神经网络进行比较验证。
问题四：通过聚类分析与神经网络相结合，分析酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标和葡萄酒质量间的联系。通过理化指标得到葡萄酒质量评价分数，并与第二组评酒员评价出的葡萄酒质量评价分数对比分析，可知现阶段还不能用酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标来评价酒的质量。
本文的建模过程中，对于每个问题都充分考虑了影响因素，一定程度上体现了模型的可靠性，具有较强的适用性和普遍性。
关键词：方差分析 逐步回归分析 神经网络 聚类分析
数据处理系统
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一、问题重述
通过聘请一些有资质的评酒员品尝葡萄酒，根据他们反馈意见来确定葡萄酒的质量。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。已知某一年份一些葡萄酒的评价结果，及该年份这些葡萄酒的和酿酒葡萄的成分数据。根据上述条件建立数学模型解决以下问题：
1. 分析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。
二、问题分析
问题一：观察附表1中评酒员的评价结果数据，分析得出它们之间的差异。根据评酒员对各组葡萄酒的评价结果数据，寻求结果数据更加稳定的一组，作为目标，利用求方差的数学模型，对各个数量指标进行分析比较，得出更有可信度组。
问题二：根据不同理化指标对于酿酒葡萄影响各不相同，用层次分析法构造比较矩阵。计算得到各个因素所对应的权重，定一个分数指标，根据分数对葡萄进行分级。
问题三：题中葡萄与葡萄酒指标数分别为60、17，考虑因变量太多，用逐步回归分析法建立求解模型，结合神经网络模型进行对比验证。将多次测试值取平均数，获得可信数据。
问题四：考虑参数过多，为剔除微小影响因素，通过聚类分析法对影响指标进行归类，寻找主要因素，用神经网络建立模型，获得理化参数对葡萄酒的影响关系。对理化指标仿真得到新的质量指标分数，与第二组评酒员评价数据比较分析，作为论证依据。
三、模型假设及符号说明
假设评酒员给出的评价数据不存在个人因素。
假设一级指标只与一级指标相互影响，二级指标只与二级指标相互影响。
假设葡萄分级时忽略二级指标对结果的影响。
： 表示第个处理观测值总体平均数。
：表示试验误差。
:表示处理对试验结果产生的影响。
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: 表示 总和。
： 表示误差平方和。
表示处理间平方。
表示总变异的总平方和。
：表示权重系数集。
：表示隶属度向量。
：表示评价等级。
表示红葡萄的第个一级指标。
：表示白葡萄的第个一级指标。
：表示红葡萄酒的第个一级指标。
：表示白葡萄酒的第个一级指标。
：表示红葡萄的第个二级指标。
：表示白葡萄的第个二级指标。
：表示红葡萄酒的第个二级指标。
：表示白葡萄酒的第个二级指标。
模型的建立
:
通过建立方差分析模型对两组评酒员对葡萄酒的评分结果进行差异分析。
数学模型
反应全部观测值总变异的总平方和是个观测值与总平均数的离均差平方和，记为：
用反映重复n次的处理间变异，称为处理间平方和记为
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