基于主成分的统计分析方法在葡萄酒质量评价中的应用开题报告
2020-04-15 18:23:43
1. 研究目的与意义(文献综述包含参考文献)
葡萄酒的质量是葡萄酒的一种特性,它是表示葡萄酒优秀的程度。复杂性和协调性构成了葡萄酒质量的主要属性。影响葡萄酒质量的因素有:品种及其与之相适应的生态条件、酿酒工艺、陈酿条件等;对葡萄酒的质量进行评价是通过感官指标和理化指标来实现的;葡萄酒成分的分析是通过化学法和仪器法,而葡萄酒的感官指标则是通过感官指标和理化指标来实现的;葡萄酒成分的分析是通过化学法和仪器法,而葡萄酒的感官指标则是通过视觉、嗅觉、味觉即感官分析来实现的;葡萄酒的感官分析可鉴别葡萄酒的品种、特性、产地,葡萄酒是否掺假等。
当今社会确定葡萄酒质量的方法一般是通过聘请一批有资质的评酒员进行品评,通过评酒员品尝葡萄酒后对其感官指标打分,并通过总分确定葡萄酒的质量。但不同的评酒员组可能对同一组样品得出迥异的打分,从而影响对葡萄酒质量的评价。
另一方面,由于葡萄酒和酿酒葡萄的理化指标会在一定程度上反映葡萄酒和葡萄的质量,而酿酒葡萄的好坏与所酿葡萄酒的质量有直接的关系,因此通过容易精确测定的理化指标确定葡萄的分级是具有极大的现实意义的。而且采用一般的聚类分析法和主成分分析法,只能机械地通过数据空间分布的相似程度来分类,为了使数据的分级要达到更好的效果以及更大程度的可靠性,因此我们要寻找更好的统计分析方法并考虑到其他因素,减少仅由感官指标得到的葡萄酒质量评价所带来的局限性,以期对国内目前葡萄酒质量评价的空白领域有所帮助。
2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案
本文运用方差分析的方法对打分数据进行处理(含缺失数据处理)、分析、比较,从而确定哪一组的打分更具合理性,并作为后续酒的分析和排名的专家意见;对酒和葡萄的理化指标数据先进行标准化处理,其次用聚类(R型)或主成分的方法选出重要且不相关的评价指标,而后再用聚类(Q型)方法或主成分方法打分(要结合专家(品酒员)评价)进行排序分类给出葡萄和酒的好中差等排名和分类。
您可能感兴趣的文章
- 腐败与美国各州收入不平等之间的关系:来自专家小组的协整和误差修正模型的证据外文翻译资料
- 内蒙古1962 – 2016年时间序列气候变量的变化特征外文翻译资料
- 残差修正法在季节性ARIMA电力需求预测中的应用:以中国为例外文翻译资料
- 净工资与居民消费价格指数的关系分析外文翻译资料
- 我国鸡蛋价格波动的深入研究与预测外文翻译资料
- 信赖域与线搜索技术的结合外文翻译资料
- 求解奇异非线性方程组的多点LM方法外文翻译资料
- 具有双线性和非单调发病率的关于两个菌株的流行病模型的全局稳定性分析外文翻译资料
- 寻找可伸缩的区块链结构: 工作证明与BFT复制外文翻译资料
- 网络营销中潜在成功人士的结构方程建模外文翻译资料