毕业论文答辩-葡萄酒的评价.ppt

指导教师：,葡萄酒的评价,班级：信息与计算科学学生：学号：200941410128,论文的结构和主要内容,第一部分引言介绍中国葡萄酒业的发展及问题，简要介绍葡萄酒评价的研究内容，以及国内外在数据处理应用于葡萄酒评价的研究状况。第二部分数据处理在葡萄酒感官品鉴中的应用首先介绍了方差分析法的应用，然后运用置信区间的方差分析法降低评酒员间的系统误差，能够判定各组评酒员品鉴结果的差异性是否显著，哪一组品鉴结果更优。第三部分酿酒葡萄与葡萄酒根据各种生物化学实验与统计分析，大量实验结果证明酿酒葡萄质量的理化指标与葡萄酒质量的理化指标有显著的联系，我们用多元线性回归来分析他们之间的联系。第四部分数据处理在葡萄酒理化指标检测上的应用基于主成分分析的聚类分析法，在有大量理化指标时，能够剔除一些无关的理化指标，又可以对理化指标进行分类，选取代表性的指标，大大简化了理化指标数量。便于葡萄酒的等级划分。,第一部分引言,1、研究背景随着人民生活水平的提高，越来越多的人能够并且愿意消费葡萄酒，这种具有多种营养成分的高级饮料。但是，因为葡萄酒品质没有统一的衡量标准,造成葡萄酒等级划分五花八门,导致葡萄酒市场紊乱。2、研究内容感官品鉴的应用及其不足理化指标检测在葡萄酒等级划分的应用与不足3、数据处理在葡萄酒评价中的应用研究状况国内研究状况国外研究状况2009年Modelingwinepreferencesbydataminingfromphysicochemicalproperties发表在DecisionSupportsystems上,第二部分数据处理在葡萄酒感官品鉴中的应用,1、方差分析法方差分析根据待检验影响因子的个数可以分为单因子方差分析、双因子方差分析和多因子方差分析。一般地，葡萄酒品评专家都是被分为两个组进行分别品评，故我们建立双因子方差分析模型进行问题的分析。2、方法理论,第二部分数据处理在葡萄酒感官品鉴中的应用,对指定的水平，当p时就拒绝该假设，即认为该因子的效应之间有显著差别；否则就接受该假设，即认为该因子的效应之间没有显著差别。然后对组内数据求方差，方差小的证明波动性小，一般认为波动小的组数据更可靠。数据求解可以看到p的值都远小于0.05(0.01)，可以得出分组情况对葡萄酒的品鉴有显著影响，即两组专家的品鉴得分结果有显著差异。因此需要在两组中选择一组评分方差较小的。,第二部分数据处理在葡萄酒感官品鉴中的应用,置信区间的方差分析法因为评酒员对样酒的评分是感官评价，因此评价结果可能会受到评价尺度、评价位置、评价方向等差异影响存在异质性。为降低品酒员的系统误差(即异质性)，我们建立了置信区间的方差分析法。,第三部分酿酒葡萄与葡萄酒,多元线性回归分析多元线性回归分析是多元回归分析中最常用的。其原理与一元回归分析完全相同，但是在结构和计算上要复杂的多，许多非线性回归问题都可转化为线性回归来解决。,第四部分数据处理在葡萄酒理化指标检测上的应用,主成分分析法主成分分析法就是将多个指标转化为少数几个综合指标，但保持了原指标大量信息的一种数学统计方法。,第四部分数据处理在葡萄酒理化指标检测上的应用,聚类分析聚类分析是无监督学习的一种方式，根据“物以类聚”的道理，对样品或指标进行分类的一种多元统计分析方法。对样品和指标进行分类主要采用聚类分析法，而求取样品以及类之间的距离有多种方法，其中主要使用欧式距离和最短距离法。距离是对样品进行聚类时，“靠近”往往由某种距离来刻画。,第四部分数据处理在葡萄酒理化指标检测上的应用,基于主成分分析的聚类分析顾名思义，就是在先对葡萄酒或者酿酒葡萄进行主成分分析，对理化指标进行将为处理，然后进行聚类分析。,第四部分数据处理在葡萄酒理化指标检测上的应用,数据求解,总结,在毕业设计过程中，我在以下几个方面收获很多：大大提高了我的研究和学习能力，对我今后的学习。查阅文献，特别是外文文献的能力得到很大提高。广泛涉猎了大量的数学模型和模型应用。Matlab、lingo的编程开发能力得到了较大提高。在团队合作中要分工明确，更要及时交流。很多事情是越想越难，但是真正做起来就简单了。,致谢,大学本科的学习生活即将结束。在此，我要感谢所有曾经教导过我的老师和关