关于"葡萄酒的评价"论文破解
关于“葡萄酒的评价”论文破解
同学们注意：
阅读的优秀论文是存在着缺点和不足，例如，摘要撰写、格式（图表、公式等）、模型本身存在缺陷，结果不合理等问题。请大家用挑剔的态度认真阅读和破解；鼓励各小组能够针对所阅读的论文提出改进的模型并进行求解、分析和检验，并且必须指出论文存在的问题。
1、阅读论文的题目：葡萄酒的评价
队号及姓名班级：
1）模型的数学归类：多元回归模型、BP神经网络模型
2）建模的思路或方法： t检验法、模糊综合评价法、灰色预测、皮尔逊定理、BP神经网络模型、多元回归方程
模型的求解方法以及模型的分析： 3）主要结果或结论。
3、问题的分析及准备：
问题一：
在这一问题中主要解决两个问题。第一，两组评酒员的评价结果是否有显著性差差异；第二，哪一组的评酒结果更可信。我们从附件一中所给出两组评酒员的数组出发，来分析此问题。首先在数据处理方面出现了数据缺失的现象，论文中运用了取空缺直值前后两数据的平均值的方法解决此问题，进而将两组品酒员对酒的平均打分进行分析，运用t检验和皮尔逊定理，以及运用SPSS软件，发现表明两组的统计数据结果具有显著性差异。既然两组数据存在显著性差异，则必然至少有一组数据的合理性较弱，因此计算出两组品酒员对所品酒的平均分，计算它们的方差，结果表明第二组的方差较小，评价结果更可信。 问题二：
在问题二中，从两种情况分析酿酒葡萄的等级。情况一是葡萄酒的质量和酿酒葡萄的理化指标独立作用，情况二是葡萄酒的质量和酿酒葡萄的理化指标共同作用。在每一种情况下又分为两个评价标准。Ⅰ.葡萄酒的质量独自作用；Ⅱ.酿酒葡萄的理化指标独自作用；Ⅲ.共同作用时，利用均值法求解；Ⅳ.共同作用时，利用模糊综合评价法求解。
情况一：依据葡萄酒的质量对酿酒葡萄进行分级：由第一问的论述可知，第二组评酒员的评价结果更合理，因此在本问中采用第二组的数据来分析问题。运
用聚类分析的方法对白葡萄酒的评分进行等级划分，由图示内容看出分为四类比较合理，同样，也将红葡萄酒分为四类。
情况二：依据酿酒葡萄的理化指标对酿酒葡萄进行分级：酿酒葡萄的理化指标很大程度上决定了葡萄酒的外观、香气、口感等质量因素。考虑到它们的权重，可以看出香气和口感所占的权重明显比外观及整体评价所占的权重大，所以只考虑定葡萄酒香气和口感的理化指标。由附件1可分别得出各样品酒的香气和口感的得分；由附件2以及查资料得知酒石酸，苹果酸，柠檬酸，总糖，还原糖，PH值决定了酒的口感；对于酿酒白葡萄，首先将附件2和附件3中的决定口感、香气的理化指标分别量纲化处理。由附件2可知，葡萄酒的质量因素中，口感和香气的权重比为22：15，对葡萄酒进行分级。
情况三：均值法模型对酿酒葡萄进行分级：首先提供的数据中存在着偏差较大的数据，根据统计中常用的3原则，将数据超出A-3范围的数据为异常数据，分别以A-3和代替。而数据的指标也存在着一定的方向性，即有些指标在一定范围内越大越好，有些则相反，所以为了统一它们的评价标准，将指标越小越好的数据取其倒数，便于统一分析。由SPSS软件得到旋转成分矩阵，由多个解释变量代表其主成分，
请明确指出建模的目的、具体要解决几个问题、模型的准备工作中收集到了哪些数据信息和文献资料、解决问题的基本思路以及所选择的模型和方法。 请提供所阅读的论文中所用到的数据信息等。
4、模型假设
1.每一种红葡萄酒样本与同编号的红葡萄样本一一对应，白葡萄酒同理；
2.所有统计数据真实可信且抽样样本能够完全反映总体特征；
3.所有葡萄的培植和葡萄酒的酿造均未受到自然环境和人为因素的突变影响。
5、模型建立
请明确列出建立的模型以及模型中的变量及参数的含义。若建立多个模型，分别说明模型用于解决什么问题；若有模型的改进和简化，请详细说明过程、得到的效果。
6、模型求解
请详细阐述模型求解过程中使用的计算方法、算法的步骤或流程以及使用的软件。 若模型的求解包含数学推导，请明确给出推导过程。若用了相关软件求解该模型，请给出求解的程序代码及运行结果。最后，请给出模型的最后结果。
7、模型结果分析与检验
请明确指出模型结果的分析与检验用到的方法，详细阐述分析与检验的具体过程,通过模型结果的分析与检验得到的结论。
8．模型评价
1）论文作者对自己模型的优缺点分析；
2）你认为论文的还有哪些地方可以改进？
3）通过阅读该论文，你从论文中学到了什么？你的最大收获是什么？指出模型存在的问题。
9. 模型的改进与求解分析和检验
请针对所破解的优秀论文提出改进模型，也可以建立新的模型，并进行求解、
分析与检验。