【文章內(nèi)容簡介】 4x , 5x , 6x , 7x , 8x 分別代表命題顏色，酸度，澀感，苦味，口感，香氣，甜度出現(xiàn)了問題。 我們設(shè)識別框架 Θ={1x ， 2x , 3x , 4x ,5x , 6x , 7x ,8x }。 我們選擇從剛才的五個品酒專家中選擇比較有資歷的兩名對以上工藝作出評價(jià)，并給出了對相關(guān)環(huán) 12 節(jié)的 mass 值，我們分別記作 21,MM 然后對其進(jìn)行融合，融合后的結(jié)果記 12M 首先我們計(jì)算沖突值 : ??1K ???? ?CB CMBM )()( 21= 1M = ? = ???????M 按照此方法對進(jìn)行融合便可以得到如下表 5 表 5 融合推理結(jié)果 證據(jù)融合 證據(jù)基本概率分配函數(shù) )( 1xM )( 2xM )( 3xM )( 4xM )( 5xM )( 6xM )( 7xM )( 8xM )(DM 1M 0 2M 12M 從表 5的融合結(jié)果可以看出，融合后的不確定性的基本概率賦值下降到：葡萄酒的 香氣 是最不滿足的，這與之前的五位專家的評分也相吻合，除此之外，其它幾個評價(jià)指標(biāo)也都有一定的可提升空間。根據(jù)葡萄酒的加工過程，我們要對葡萄酒的香氣做出嚴(yán)格的控制。前面提到挑選葡萄時要 注意揀選果粒整齊，色澤艷麗，無破損霉變葡萄作為自釀酒原料，選好原料后 要 注意見除殘枝敗 葉 和青果，盡量避免接觸水分和長期存放，目前網(wǎng)絡(luò)上流傳很多自釀方法都提倡洗曬果實(shí)，這個是不科學(xué)的，一方面洗去了果實(shí)自帶的果粉、酵母和香味物質(zhì)，另 一方面通過晾曬會降低水果自身的新鮮度，同樣會影響酒的香氣質(zhì)量 。因此我們要避免網(wǎng)上的做法，這樣才能保證葡萄的新鮮度，并能保證水果的質(zhì)量 。 六： 總結(jié) 在本文中我們 首先討論了葡萄 萄酒的 總的質(zhì)量評價(jià) ，為事實(shí)客觀準(zhǔn)確的葡萄酒質(zhì)量檢驗(yàn)提出了評價(jià)體系，評價(jià)過程中不僅猜用了 DS證據(jù)理論而且結(jié)合了傳統(tǒng)的專家評分方法，由于采用了 DS 證據(jù)融合理論，這使融合后的評價(jià)結(jié)果更加客觀，降低了主觀因素的影響 。在之后的葡萄酒的各項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行評判時，我們選出了最有資歷的品酒專家對葡萄酒的各個指標(biāo)做出了評價(jià)，為了保證評價(jià)結(jié)果更準(zhǔn)確，我們再一次 使兩個證據(jù)來源按照 DS融合原則進(jìn)行融合，最后得出了香氣是其中八個指標(biāo)中最差的一個 。 而在釀制葡萄酒的過程中影響葡萄酒香氣的關(guān)鍵工序就是葡萄的選擇和處理，我們只有選擇新鮮的葡萄，才可能釀造出更香的好的葡萄酒，除此之外在對葡萄的清洗時也應(yīng)該注意避免過分曬葡萄，因?yàn)檫@不僅造成了葡萄中原有水分的流失，而且葡萄原有的香味的化學(xué)成分也將會丟失。 13 通過多次運(yùn)用 DS 證據(jù)理論，使得最終的葡萄酒的質(zhì)量更加客觀準(zhǔn)確。這種方法不僅簡單而且評價(jià)也降低了不確定因素的影響。當(dāng)然如果再多幾個評價(jià)專家，結(jié)果將會更加準(zhǔn)確。這種結(jié)合 DS證 據(jù)理論的方法 使得質(zhì)量管理員的工作也變得輕松而且具有一定的工作效率， 使 產(chǎn)品質(zhì)量控制這一環(huán)節(jié)變得更加簡單而準(zhǔn)確。正如前文提到的那樣， DS證據(jù)理論的優(yōu)點(diǎn)就在于 它不需要任何先驗(yàn)信息和條件概率，能成功地將“不確定”、“未知”等認(rèn)知學(xué)上的重要概念引入到融合模型中。證據(jù)理論“將基本概率賦值分配給鑒別框架中的命題，這和傳統(tǒng)的概率分布有著本質(zhì)的不同。特別是，通過給整個鑒別框架分配基本概率賦值，反映了缺少足夠的可用信息來進(jìn)行決策” 。 除此之外， DS 融合技術(shù)還可以降低由于來源不相同的證據(jù)的不確定度，從而做出更精確的決策和判斷 。 14 參考文獻(xiàn) 【 1】 羅兵 ， 李華嵩 .人工智能原理及其應(yīng)用 .機(jī)械工業(yè)出版社 ,2021. 【 2】 楊風(fēng)暴 ， 王肖霞 著 . 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