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葡萄酒質(zhì)量的評價(jià)模型_全國數(shù)學(xué)建模-資料下載頁

2024-08-29 11:32本頁面

【導(dǎo)讀】我們仔細(xì)閱讀了中國大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競賽的競賽規(guī)則.文引用處和參考文獻(xiàn)中明確列出。我們鄭重承諾,嚴(yán)格遵守競賽規(guī)則,以保證競賽的公正、公平性。競賽規(guī)則的行為,我們將受到嚴(yán)肅處理。率值之間的大小,得出兩組數(shù)據(jù)樣本具有顯著性差異。選出氨基酸、糖、蛋白質(zhì)作為核心理化指標(biāo)。準(zhǔn),確定出了對釀酒葡萄的四個(gè)等級:。進(jìn)行圖像分析,得出整體的釀酒葡萄與葡萄酒的理化指標(biāo)成正相關(guān)的關(guān)系。每個(gè)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。釀酒葡萄的好壞與所釀葡萄酒的質(zhì)量有直接的。給出了該年份這些葡萄酒的和釀酒葡萄的成分?jǐn)?shù)據(jù)。題目給出了兩組評酒員分別對27種紅葡萄酒和28種。驗(yàn)問題,他滿足檢驗(yàn)的前提條件,考慮到方差是表示一組數(shù)據(jù)分布的離散程度,算得到兩組樣本的平均值的方差,并作出兩個(gè)葡萄酒樣品評價(jià)結(jié)果分析折線圖,析,得到兩組數(shù)據(jù)的可信度值,進(jìn)而得到哪一組數(shù)據(jù)更可信。

  

【正文】 值既有負(fù)又有正。而我們所篩選出來的都是影響較大的 5 個(gè)一級指標(biāo),那么沒有被篩選出來的一級指標(biāo)影響很小,忽略不計(jì),因此對于整體而言,我們所篩選出來的 5 個(gè)一級指標(biāo)就可以反映出整體的關(guān)系。從這 5 個(gè)指標(biāo)中可以看出有兩組是成正相關(guān)關(guān)系, 3 組成負(fù)相關(guān)關(guān)系,從而不能 輕易就憑 紅葡萄、紅葡萄酒的理 化指標(biāo)就判斷出紅葡萄酒質(zhì)量的 相關(guān) 性 。也就是說,用葡萄和葡萄酒的理化指標(biāo)來評判 葡萄酒的質(zhì) 量 是不全面的 。 5 模型 的 檢驗(yàn) 問題( 1)的檢驗(yàn) 針對 問題( 1) 所建立的模型, 檢驗(yàn)的問題是所建立的服從正態(tài)分布的模型,并已運(yùn)用了“ T 檢驗(yàn)”,該檢驗(yàn)簡單、可靠且易操作,由此而得到的結(jié)果是合理的,結(jié)果如下: 31 對于紅、白葡萄酒兩個(gè)組的 T 統(tǒng)計(jì)量均存在 0xt > ? ?itf,進(jìn)而說明第一類評分?jǐn)?shù)據(jù)具有顯著的差異。 聯(lián)合和方差的本質(zhì)意義,我們可以得到對于紅、白葡萄酒質(zhì)量評價(jià)的兩組評價(jià)結(jié)果具有顯著的差異,并根據(jù)數(shù)據(jù)有效性分析得 知其中第二組的數(shù)據(jù)更具有有效性 。 問題( 2)的檢驗(yàn) 針對問題( 2)所建立的模型,我們得到的結(jié)果是已經(jīng)是合理的,但是為了使數(shù)據(jù)更加準(zhǔn)確化,我們是通過增加調(diào)查的數(shù)據(jù)組數(shù)來進(jìn)行檢驗(yàn)的。其結(jié)果如下: 規(guī)定了關(guān)于 27種紅葡萄總計(jì)算值的級別: 1000、 20 4000、 5000 四個(gè)級別,進(jìn)而對 27 種紅葡萄進(jìn)行分級,即靠近上面所給級別越近的(運(yùn)用距離來算)就視為一類。 表 51 一星級★ 二星級★★ 三星級★★★ 四星級★★★★ 1 11 1 1 2 2 2 27 1 11 1 223 21 3 規(guī)定了關(guān)于 28種白葡萄總計(jì)算值的級別: 1000、 1500、 20 2500 四個(gè)級別,進(jìn)而對 28 種白葡萄進(jìn)行分級,即靠近上面所給級別越近的(運(yùn)用距離來算)就視為一類。 表 51 一星級★ 二星級★★ 三星級★★ ★ 四星級★★★ ★ 1 1 1 1 11 1 1 2 2 23 2 227 1 24 28 問題( 3)( 4)的檢驗(yàn) 由于問題( 3)和問題( 4)所 采用的方法基本一樣,因此所存在的不足也基本一致。由于我們在運(yùn)用 SPSS 軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)擬合后,是選取其中的幾組相對應(yīng)的影響較大的一級指標(biāo),進(jìn)行分析從而得出結(jié)論,但結(jié)果與實(shí)際基本保持一致。 為了所得出的結(jié)果與實(shí)際更加貼近,我們應(yīng)該多抽選幾組來參與分析比較,從而得出結(jié)論。 6 模型 的 評價(jià) 與改進(jìn) 32 模型的優(yōu) 、缺 點(diǎn) ( 1)在建立模型過程中,在計(jì)算紅、白葡萄酒的貼近度時(shí),我們采用了權(quán)重法把每一個(gè)酒樣品 所測項(xiàng)目的貼近度匯總, 表 414所示; ( 2)根據(jù)權(quán)重知識(shí),運(yùn)用 MATLAB 出特征向量即權(quán)重,再取權(quán)重大的(舍去權(quán)重小的)數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算,大大減小了計(jì)算量,而所得的結(jié)果也比較合理; ( 3) 我們巧妙的結(jié)合了 MATLAB 與 SPSS 兩個(gè)軟件,對多維數(shù)組分別進(jìn)行篩選、擬合處理,方法新穎,結(jié)果準(zhǔn)確合理,具有很好的操作性與實(shí)用性。 ( 4) 在解決問題中,我們分別運(yùn)用了“ T檢驗(yàn)”、逼近理想解排序法( Topsis)、層次分析法( AHP)、 多元回歸分析法 ,解決了兩組評酒員的評價(jià)結(jié)果的顯著性差異問題和可信度問題、釀酒葡萄的分級問題 、 釀酒葡萄與葡萄酒的理化指標(biāo)間的關(guān)系 、分 析釀酒葡萄與葡萄酒的理化指標(biāo)對葡萄酒的質(zhì)量的影響。 這些方法不僅能適用在該問題上,還可以解決其他關(guān)于多個(gè)方案的排序問題等其他相關(guān)社會(huì)實(shí)際問題。 ( 5)在運(yùn)用層次分析法計(jì)算權(quán)重時(shí),我們所調(diào)查的數(shù)據(jù)數(shù)組較少,因此主觀性較大,對結(jié)果可能會(huì)產(chǎn)生一定的影響。 ( 6)在對釀酒葡萄分級過程中,我們主要是通過觀察總值的離散圖,主觀判斷其總值的集聚程度來進(jìn)行分級,因此主觀性相對較大,誤差可能較大。 模型的改進(jìn) 對于 建立 問題( 1) 的模型,要 判斷哪一組結(jié)果更可信可以利用 SPSS 軟件來求解信度,進(jìn)而確定哪一組的評分結(jié)果更可靠 。 這種模型也適用于高考閱卷的評分問題和各類比賽的評分等社會(huì)實(shí)際問題;而對于建立問題( 2)的模型,還可以采用聚類分析法將各類成份進(jìn)行分類,再用層次分析法計(jì)算其權(quán)重,進(jìn)而對釀酒葡萄進(jìn)行分級。此方法可以整理龐大的數(shù)組,并對其排序,對于建立計(jì)算量相當(dāng)大的模型,采用此類方法可以很大程度上節(jié)省時(shí)間,從而提高做題的效率。 7 參考文獻(xiàn) [1]韓中庚,數(shù)學(xué)建模方法及其應(yīng)用,北京:高等教育出版社, [2]繆銓生,概率與統(tǒng)計(jì),上海:華東師范大學(xué)出版社, [3]韓中庚,數(shù)學(xué)建模競賽 —— 獲獎(jiǎng)?wù)撐木x與點(diǎn)評, 北京:科學(xué)出版社, 2020 [4]姜啟源,謝金星,葉俊,數(shù)學(xué)模型,北京:高等教育出版社, [5]何鵬等,數(shù)學(xué)實(shí)驗(yàn),北京:科學(xué)出版社, 2020 [6]王樹禾,數(shù)學(xué)模型選講,北京:科學(xué)出版社, 2020 [7]余建英,何旭宏等, 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析與 SPSS 應(yīng)用, 北京:人民郵電出版社, 8 附錄 附件 [1]: 33 對紅葡萄的 30 種一級指標(biāo)進(jìn)行篩選,用 MATLAB 軟件,實(shí)現(xiàn)過程及結(jié)果如下: X=[ 205 0 34 35 36 ]。 Y=[ 37 ]。 Y1=Y(:,1)。 stepwise(X,Y1) Variables have been created in the current workspace. Y2=Y(:,2)。 stepwise(X,Y2) Variables have been created in the current workspace. Y3=Y(:,3)。 stepwise(X,Y3) Variables have been created in the current workspace. Y4=Y(:,4)。 stepwise(X,Y4) Variables have been created in the current workspace. Y5=Y(:,5)。 stepwise(X,Y5) Variables have been created in the current workspace. Y6=Y(:,6)。 stepwise(X,Y6) Variables have been created in the current workspace. Y7=Y(:,7)。 stepwise(X,Y7) Variables have been created in the current workspace. Y8=Y(:,8)。 stepwise(X,Y8) Variables have been created in the current workspace. Y9=Y(:,9)。 stepwise(X,Y9) Variables have been created in the current workspace. 對白葡萄的 30 種一級指標(biāo)進(jìn)行篩選,用 MATLAB 軟件,實(shí)現(xiàn)過程及結(jié)果如下: X=[ 38 0 0 39
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