QPSO-KM算法在葡萄酒品质分级中的应用

由于影响葡萄酒质量的指标较多,利用主成分分析法,找到了影响葡萄酒质量的指标总计17个.并对两组评酒员的品评数据进行了差异性检验,研究表明,第2组评酒员的评分数据更可信.同时,利用QPSO算法优化KM算法,建立了葡萄酒分类模型.通过试验分析,该算法相对其他两种算法更能搜索到全局最优解,并对葡萄酒样品进行了分级,该算法能处理聚类方面的类似问题.     

葡萄酒理化指标质量评价数学模型

葡萄酒质量是从葡萄酒的外观、香气和口感方面的综合评价,以往一般是通过评酒员来对葡萄酒的质量进行评估。通过研究葡萄酒的理化指标,包括花色苷、总酚和单宁等,对葡萄酒的质量进行评价。为了消除不同理化指标的量纲对葡萄酒质量评价值的影响,先要对葡萄酒的各个理化指标数据进行标准化,并根据离差最大化原理,建立葡萄酒质量的非线性规划(NLP)综合评价模型。结果表明,理化指标能够从一定程度上反映葡萄酒的质量。     

葡萄酒质量影响因素的实证研究

从葡萄酒和酿酒葡萄的理化指标入手,综合分析其对葡萄酒质量的影响。通过t检验、模糊聚类分析、相关性分析等多种方法,综合分析了评酒员对葡萄酒品尝评分的结果、葡萄和葡萄酒的理化指标以及葡萄和葡萄酒的芳香物质数据,建立了葡萄和葡萄酒的理化指标对葡萄以及葡萄酒质量的影响关系多元线性回归数学模型,运用SPSS、Matlab软件得出了酿酒葡萄和葡萄酒之间的理化关系。最终,建立起一个以葡萄和葡萄酒的理化指标来判断其质量等级的数学模型,为判断酿酒葡萄和葡萄酒质量提供一个相对完善的理化评判标准。     

基于LASSO回归的葡萄酒评价研究

葡萄酒消费已融入大众生活,其质量及评价也将得到越来越多人的关注.现有评价以评酒员的感官评价为主,但往往较烦琐且费用高昂.文献的研究表明葡萄酒质量与其理化指标休戚相关,但理化指标众多,因此本研究选取能降维与处理小n大p问题的LASSO回归进行建模,挖掘葡萄酒质量的重要影响因素.本研究分别建立了基于外观、香气、口感和平衡/整体的四方面评价模型和总分评价模型,LASSO回归结果表明两模型都有较高精度,但总分评价模型更优,影响葡萄酒质量主要为八个指标:芳香物质的3-甲基-1-丁醇、辛酸乙酯、丁二酸二乙酯、癸酸乙酯、乙酸乙酯以及酿酒葡萄的总酚、苹果酸和pH值.进一步对总分评价模型设计可信度检验,发现该模型不具有显著的样本依赖性,少量训练样本便有良好的评价效果,该方法能够有效降低评价与测试成本,相关结果可为葡萄酒评价过程提供重要参考.     

葡萄酒质量评分的统计分析方法研究

葡萄酒种类繁多，成分复杂，气味和口感变化很大。虽然人们在如何利用现代仪器分析以确定葡萄酒的质量方面做了极大的努力，也取得了突破性的进展，但是目前感官评价还仍然是评价葡萄酒质量最有效的方法。在评价葡萄酒质量时，通常通过聘请品酒员对葡萄酒进行品尝后打分来确定。由于品酒员间存在评价尺度、评价位置和评价方向等方面的差异，导致不同品酒员对同一酒样的评价差异很大，从而不能真实地反映不同酒样间的差异。采用对专家进行随机分组的方法，将专家评分分成多个组，通过多种统计分析方法对多组专家评分的可靠性进行了比较和分析，选取可信性最高的小组评分作为有效评分。对怎样建立更合理的专家评分体系做出了有益的探讨。     

影响葡萄酒质量的理化指标分析

首先运用EXCEL绘制出了专业品酒员的品评分数相关图表,其次利用MATLAB和线性回归的思想来拟合数据,具体研究了总酚、单宁和总酸这3个理化指标对葡萄酒质量的影响。数据分析表明总酚、单宁和总酸与葡萄酒的等级划分呈明显的正相关性,即总酚、单宁和总酸含量越高,葡萄酒的等级越高。     

基于SOM与BP神经网络的葡萄酒质量评价

葡萄酒有着非常高的营养价值,而决定其营养价值的主要因素是葡萄酒的质量指标。葡萄酒的主要质量指标大体可分为感官指标和理化指标。根据酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标,对给定的葡萄酒样品进行质量评价。采用自组织特征映射网络(SOM)对给定的酿酒葡萄样品进行分类,并对酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标以及葡萄酒的质量进行聚类,同时采用BP神经网络对结果进行了验证。研究表明,红葡萄与红葡萄酒的理化指标之间的相关性比白葡萄与白葡萄酒的理化指标之间的相关性要大得多;酿酒葡萄和葡萄酒的某些理化指标(白葡萄酒的总糖、红葡萄酒的蛋白质和pH值)、葡萄酒的果香、发酵香物质对葡萄酒质量有显著影响。     

顾及空间邻接关系的多级河流线状矢量数据并行压缩算法

提出了一种顾及空间邻接关系的多级河流线状矢量数据并行压缩算法.首先利用拓扑分析和网络分析提取多级河流矢量数据的空间邻接结点,并对Douglas-Peucker算法进行改进;然后基于数据并行的任务分配方式,设计多级河流矢量数据并行压缩算法,并利用消息传递接口和C语言对该算法进行编程实现;最后设计验证性实验,利用该算法对三峡库区重庆段的多级河流矢量数据进行压缩.研究表明:利用该算法压缩多级河流矢量数据的空间邻接结点保持率达到100%,同时相对于串行算法,计算节点为4时平均加速比可达2.507,提高了压缩效率.     

面向农业观光服务的无线传感网节点布局优化

[目的]探讨面向农业观光园区分布式服务的无线传感器网络节点布局优化方案,为提高农业观光园区服务质量及提升游客游园体验提供依据.[方法]利用社会力模型结合观光园区规划信息,采用Anylogic行人仿真平台获取游客在园中的空间分布数据,用传统K-means算法和改进K-means算法分别对游客空间分布数据进行聚类分析,并根据节点优化布局评价指标,计算节点最优位置.[结果]采用传统K-means算法和改进K-means算法对选取的12组游客空间分布数据进行单日游客聚类分析得到两组节点位置;改进K-means算法聚类得到的节点最终位置对节点被接入次数的均衡效果均优于传统K-means算法,其节点被接入次数均方差的均值降低约41.8%.因此,改进K-means算法更适合运用于观光园区节点的布局优化,得到的节点最终位置即为该观光园区节点最优位置.[建议]在面向农业观光服务的混合型无线传感器网络建设中,应基于社会力模型预估游客空间分布,实现观光服务优化;通过合理部署节点位置,延长融合智能设备的混合型无线传感器网络生存时间;更好地打造面向游客服务、整合移动智能设备的农业物联网系统.     

浸泡橡木片对干红葡萄酒质量的影响

[目的]了解不同烘焙程度的橡木片对干红葡萄酒质量的影响。[方法]以昌黎产区赤霞珠干红葡萄原酒为试验材料,分别添加轻度、中度、中度加重等不同烘烤程度的橡木片,分析各处理的理化和感官指标。[结果]添加4 g/L中度加重烘焙橡木片的葡萄酒,颜色深,香气浓郁,口感协调,在3组中整体效果最好。[结论]该研究为橡木片在干红葡萄酒中的利用提供了参考。