【導讀】我們仔細閱讀了中國大學生數(shù)學建模競賽的競賽規(guī)則.上咨詢等）與隊外的任何人研究、討論與賽題有關的問題?？嘉墨I中明確列出。我們鄭重承諾，嚴格遵守競賽規(guī)則，以保證競賽的公正、公平性。則的行為，我們將受到嚴肅處理。葡萄的分級以及釀酒葡萄與葡萄酒的理化指標之間的相互關系問題。評價結果無顯著性差異，而對于白葡萄酒的評價結果存在顯著性差異的結果。由表可得第二組的可信度更高。取理化指標，將它們帶入P的計算式中，通過所求P值判斷此時葡萄酒質量所屬級別，葡萄酒作為體現(xiàn)時尚品味的元素，同名茶、咖啡一樣備受追捧。每個評酒員對葡萄酒進行品嘗后對其分類指標打分，然后求。和得到其總分，從而確定葡萄酒的質量。酒的評價結果，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數(shù)據(jù)，因此，采用主成分分析法來分析主要影響因素。然而，葡萄酒的質量的單位系與釀酒葡。編程運算，求出受它們綜合影響的線性回歸方程。

　　

【正文】 0 重建回歸方程的系數(shù)表 圖 11 白葡萄酒理化指標對葡萄酒質量的影響共線性診斷 圖 12 重建回歸方程的系數(shù)矩陣 所以，綜上所述，雖然釀酒葡萄和葡萄酒的理化指標對葡萄酒的質量有影響，但是影響程度不是很顯著，經(jīng)過論證，不能只用釀酒葡萄和葡萄酒的理化指標來評價葡萄酒的質量。 21 六 、模型的優(yōu)缺點 與改進 模型的優(yōu)點 本文模型注重 效率的提高，通過大量的特征信息的提取，并結合有效的算法，使其完全可以滿足實時系統(tǒng)的要求 ，為葡萄酒釀造行業(yè)提供了方便可行得的鑒定葡萄酒等級的方法，具有實際的意義和較高的應用價值。 采用 T 檢驗分析評酒員評價結果的顯著性差異 ，通過 計算 均值、方差將大量數(shù)據(jù)簡化，使得計算量小，具有代表性，便于理解。通過 可信度 模型的分析，驗證了評酒員評價 結果 的可靠性，該模型 用比值體現(xiàn)可信度 ， 使得原本模糊的問題簡單明了， 并且可以通過 MATLAB 快速求解。 模型二 研究對釀酒葡萄的分級。 采用了主成分分析法 和模糊綜合評價 模型， 利用降維 的思想，把多指標轉化為少數(shù)幾個綜合指標。 兼以 spss 軟件進行數(shù)據(jù)分析，能比較精確地找出了 釀酒葡萄理化指標主要影響成分 ，進而對釀酒葡萄進行分級。 模型三研究的是 釀酒葡萄與葡萄酒的理化指標之間的聯(lián)系?？紤]了多個影響因素，通過擬合得到線性回歸方程。模型三的建立是相當完善的。 模型四研究對研究對現(xiàn)實生活更有意義。我們建立了 更符合客觀情況的 logistic回歸模型討論 釀酒葡萄和葡萄酒的理化指標對葡萄酒質量的影響 ，并論證了模型的準確性，可靠性。 模型的缺點 數(shù)學模型的建立與求解得到的結果會與它在生活 中的有些實際情況不相符合 .除了我們?yōu)楹喕Ｐ妥龀龅募僭O對問題結果的影響外，模型的導入數(shù)據(jù)也可能與實際的情況出現(xiàn)一定的偏差，而導致不能很好的解決實際問題。 我們的系統(tǒng)分析與評價模型，由于其選擇的評價指標不同、各項指標的權重比例不同的影響，可能使我們的評價結果與實際的客觀事實有所偏差。 為了模型的簡潔性 ,我們忽略了一些次要的因素，因此存在一定誤差 。 比較、判斷過程較為粗糙，不能用于精度要求較高的決策問題 。 模型的改進 針對方案合理性的評價模型問題，我們建議在進行建立模型求解的過程中， 多收集與評價目標有關的實際合理指標的資料，以及權重的合理比例。此外，我們還可以對評價結果進行驗證，再來調整方案，這樣更加符合實際問題。 當軟件發(fā)展到一定程度，模型二可以進一步改進，將所有指標考慮進去或者更精確地提取主要因子，對目標進行精確分類及評價。 七 、模型的推廣與改進 模型的推廣 整個模型的建立、方案的確定、數(shù)據(jù)的分析過程，都有一定的難度 .尤其是數(shù)據(jù)的分析，數(shù)據(jù)量較大，并且關聯(lián)度強。對于 釀酒葡萄與葡萄酒的理化指標之間的聯(lián)系 方面的問題的解決，我們也考慮了多方面的因素，同時也對一些變量做了 定量的假設 ，與實際情況有些不同，通過改進，該模型的準確度就越高。因此，該模型適用于數(shù)據(jù)結構復雜且數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)之間有直接或間接聯(lián)系的比較分析模型。 問題二中所建的模型方法為主成分分析法 ，這個模型可推廣到 產(chǎn)業(yè)關聯(lián)度、高校學科比較模型、股票研究，城市綜合實力評價的一類問題中。 問題四中的 logistic 回歸模型 模型可以應用到各個領域的判斷預測中。 22 八 、參考文獻 [1]龔光魯，概率論與數(shù)理統(tǒng)計，北京：清華大學出版社， 100150， [2]黃應繪、蘇繼偉等主編，統(tǒng)計學實驗，四川：西南財經(jīng)大學出版社 ,1013， [3]蔡鎖章 . 數(shù)學建模原理與方法， 北京：海洋出版社， [4]張杰，運籌學模型，沈陽：東北大學出版社 ,150， 2020 [5]閆志朝． Excel 函數(shù)、圖表與數(shù)據(jù)分析．北京 :機械工業(yè)出版社， 5570， 2020 [6]邊馥萍，侯文華，梁馮珍，數(shù)學模型方法與算法，北京：高等教育出版社， 2020 [7]周誓達，線性代數(shù)與概率論，北京：中國人民大學出版社 ,7081， [8]汪國強，數(shù)學建模優(yōu)秀案例選編，廣州：華南理工大學出版社 ,21232， 1998 [9]程鐵轅，李明春 等，主成分分析法在濃香型白酒酒質評價中的應用研究，中國釀造，226： 8990， 2020 [10]張麗芝，賀蘭山東麓紅葡萄酒等級劃分客觀標準的初步研究，中國食物與營養(yǎng)， 18：2932， 2020 23 九 、附錄 附錄 1 MATLAB 主成分分析源代碼 dataset=[ ] stdr=std(dataset)。 %求個變量的標準差 [n,m]=size(dataset)。 %定義矩陣行列數(shù) sddata=dataset./stdr(ones(n,1),:)。 %將 原始數(shù)據(jù)采集標準化 sddata %輸出標準化數(shù)據(jù) [p,princ,eigenvalue,t2]=prinp(sddata)。%調用前三個主成分系數(shù) p3=p(:,1:3)。 %提取前三個主成分得分系數(shù) ,通過看行可以看出對應的原始數(shù)據(jù)的列，每個列在每個主成分的得分 p3 %輸出前三個主成分得分系數(shù) sc=princ(:,1:3)。 %提取前三個主成分得分值 sc %輸出前三個主成分得分值 e=eigenvalue(1:3)39。 %提取前三個特征根并轉置 M=e(ones(m,1),:).^。 %輸出前三個特征根并轉置 pmat=p3.*M。 %利用特征根構造變 換矩陣 per=100*eigenvalue/sum(eigenvalue)。 %求出成分載荷矩陣的前三列 per %求出各主成分的貢獻率 cumsum(per)。 %列出各主成分的累積貢獻率 figure(1) pareto(per)。 %將貢獻率繪成直方圖 t2 figure(2) %輸出各省與平局距離 plot(eigenvalue,39。r+39。)。 %繪制方差貢獻散點圖 hold on %保持圖形 plot(eigenvalue,39。g39。)。 %繪制方差貢獻山麓圖 figure(3) %關閉圖形 plot(princ(:,1),princ(:,2),39。+39。)。 %繪制 2 維成份散點圖 %gname %,(rowname) %標示個別散點代表的省 data 市 [st2,index]=sort(t2)。 %st2=flipud(st2)。 %index=flipud(index)。 %extreme=index(1)。 24 附錄 2 理化指標的相關度 紅葡萄酒的等級與釀酒紅葡萄的各項指標的相關度分析結果 ： 白葡萄酒的等級與釀酒白葡萄的各項指標的相關度分析結果： 25 附錄 3 紅酒 偏相關 系 矩陣 （白酒同理可求） 210 . 7 4 4 4 3 10 . 7 6 4 8 9 0 . 9 2 1 0 2 10 . 6 6 4 4 9 0 . 8 3 7 3 1 0 . 9 0 3 9 2 10 . 1 2 3 8 6 0 . 3 3 1 2 4 0 . 4 8 5 9 8 0 . 3 9 9 4 3 10 . 6 7 5 6 7 0 . 9 1 5 0 2 0 . 9 5 2 7 4 0 . 9 2 6 3 8 0 . 5 2 8 1 4 10 . 8 2 2 0 6 0 . 7 6 7 9 6 0 . 8 0 2 4 1 0 . 7 0 1 7 9 0 . 3 5 2 4 8 0 . 7 5 2 8 5 10 . 3 6 4 8 5 0 . 2 9 8 0 6 0 . 3 0 4 8 4 0 . 2 7 0 3 8 0 . 2 3 8A ?? ? ? ? ? ?? ? ? ? 7 0 0 . 2 4 2 6 5 0 . 0 4 2 3 10 . 3 0 1 8 4 0 . 0 1 7 2 0 0 . 0 1 5 5 3 0 . 0 2 0 3 7 0 . 2 1 3 5 7 0 . 0 7 3 4 3 0 . 1 2 0 0 7 0 . 3 1 1 2 6 1????????? ? ??? 附錄 4 芳香物質含量 紅葡萄酒樣品芳香物質含量 樣品 1 2 3 4 5 6 7 紅葡萄酒 釀酒葡萄 樣品 8 9 10 11 12 13 14 紅葡萄酒 釀酒葡萄 樣品 15 16 17 18 19 20 21 紅葡萄酒 釀酒葡萄 樣品 22 23 24 25 26 27 26 紅葡萄酒 釀酒葡萄 白葡萄酒樣品芳香物質含量 樣品 1 2 3 4 5 6 7 白葡萄酒 白葡萄 樣品 8 9 10 11 12 13 14 白葡萄酒 白葡萄 樣品 15 16 17 18 19 20 21 白葡萄酒 白葡萄 樣品 22 23 24 25 26 27 28 白葡萄酒 白葡萄