a题 葡萄酒的评价
红酒的好评语100字通用
红酒的好评语100字通用
红酒的好评语100字通用：
1. 这款红酒色泽鲜艳，香气浓郁，口感丰满，回味悠长，让人陶醉其中。
2. 这瓶红酒浓厚的果香令人难以抗拒，入口顺滑，细腻的口感让人流连忘返。
3. 这款红酒经过精心酿造，散发出诱人的橡木香和成熟水果的香气，让人欲罢不能。
4. 红酒内含丰富的单宁和柔顺的酸度，口感平衡而且细腻，让人体验到红酒的醇厚与优雅。
5. 这瓶红酒口感饱满且丰富，带有丰富的浆果和香料的味道，每一口都像是一次感官盛宴。
6. 这款红酒的口感柔和，味道浓郁，带有复杂的层次感，展现出红酒的独特魅力。
7. 红酒的余韵令人印象深刻，令人回味无穷，细腻的口感和丰富的风味让人爱不释口。
8. 这瓶红酒具有悠扬的果香和丰富的口感，是一款令人难以抗拒的佳酿。
9. 这款红酒色泽美丽，口感饱满，独特的风味让人感受到它独特的品质。
10. 这瓶红酒口感浓郁而细腻，带有优雅的香气，是一款让人赞叹不已的美酒。
请注意，以上描述只是一些通用的好评语，具体的红酒好评也取决于其品牌、产地、口感以及个人口味偏好。
2012CUMCM_A题葡萄酒评价讲评
数据问题：缺失与异常数据处理
• 第一组红葡萄酒20号样本，评酒员4号中缺 色调数据-------取其他评酒员的均值，6； • 第一组白葡萄酒3号样本, 7号评酒员的持久 性超上限------77--7； • 第一组白葡萄酒8样本, 9号评酒员的持久性 超上限，16--6； • 酿酒白葡萄的百粒质量第三组数据太大， 2226.1--226.1。
问题一：建模
• 第一问：两组专家对同一组样本打分，分析两 组数据是否有显著性差异------直观理解：方差 分析，或t检验，F检验，秩和检验，Wilcoxon 符号秩检验，构造一些统计量，计算它们的值， 是否通过检验，给出结果。 • 第二问：确定哪一组专家更可信, 直观理解： 总体方差过小的组别区分度不好, 因此可以通 过比较方差大小来确定，也可以采用Cronbach 可信度系数，比较酒样F值和评酒员F值的相对 大小，Spearman秩相关系数，肯德尔和谐系 数法。
两组专家对红葡萄酒打分统计结果
白葡萄酒品评结果
第一组专家 第二组专家
总均值
73.98214
总均值
76.537037
方差
标准方差 最大
119.329
11.3597 95
方差
标准方差 最大
61.699
7.8548944 91
最小
中位值
40
76
最小
中位值Βιβλιοθήκη 4478初步分析结果
红葡萄酒： 二组均值基本相同，差异性不大 • 第一组方差明显大于第二组，从样本 区分度上说，第一组专家对红葡萄酒 的品评结果更可信 • 白葡萄酒评价结果类似：第一组优于 第二组
• 葡萄酒： 花色苷(mg/L) , 单宁(mmol/L), 总酚(mmol/L), 酒总黄酮(mmol/L), 白藜芦醇(mg/L), DPPH半抑制体积, 色泽； • 酿酒葡萄： 氨基酸总量，蛋白质，VC含量， 花色苷mg/100g鲜重, 酒石酸, 苹果酸, 柠檬酸, 多酚氧化酶活力, 褐变度, DPPH自由基1/IC50, 总酚，单宁，葡萄总黄酮，黄酮醇，白藜芦醇, 总糖，还原糖，可溶性固形物，PH值，可滴定酸， 固酸比，干物质含量，果穗质量，百粒质量， 果梗比，出汁率，果皮质量，果皮颜色
2012 全国大学生数学建模竞赛A
将芳香物质加入自变量进行回归分析，取拟合效果较优者
作为最终结果。
2012高教社杯全国大学生数学建模 竞赛题目
A题 葡萄酒的评价
A题 葡萄酒的评价
确定葡萄酒质量时一般是通过聘请一批有资质的评酒员进行品评。每个评酒员在对 葡萄酒进行品尝后对其分类指标打分，然后求和得到其总分，从而确定葡萄酒的质量。 酿酒葡萄的好坏与所酿葡萄酒的质量有直接的关系，葡萄酒和酿酒葡萄检测的理化指 标会在一定程度上反映葡萄酒和葡萄的质量。附件1给出了某一年份一些葡萄酒的评价 结果，附件2和附件3分别给出了该年份这些葡萄酒的和酿酒葡萄的成分数据。请尝试 建立数学模型讨论下列问题： 1. 分析附件1中两组评酒员的评价结果有无显著性差异，哪一组结果更可信？ 2. 根据酿酒葡萄的理化指标和葡萄酒的质量对这些酿酒葡萄进行分级。
剔除与之不相关或相性回归关系。性 回归关系。
问题四
本题要求分析酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标对葡萄酒质 量的影响，并论证评价模型。 将问题二中降维后酿酒葡萄的理化指标和葡萄酒的理化指 标作为回归自变量，评酒 员对葡萄酒的打分作为回归因 变量进行多元线性回归，得到初步的回归方程后，再考虑
问题三
要求探究酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标之间的关系，就是找出它们 各指标之间是否存
在相关性.
据此本文可建立多个因变量对多个自变量的回归分析模型，采用偏最小二乘法分析指 标之间的关系。
也可建立一元或一个因变量的多元线性回归分析模型，找出各指标的定量关系。 由于理化指标个数偏多，因此 先用相关分析分析自变量中哪些与因变量的相关性强，
3. 分析酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的联系。
4．分析酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标对葡萄酒质量的影响，并论证能否用葡萄和葡萄 酒的理化指标来评价葡萄酒的质量？ 附件1：葡萄酒品尝评分表（含4个表格）
2012年数学建模A题
葡萄酒质量评定模型摘要葡萄酒质量的评定长久以来都是采用聘请品酒员，通过品酒员对葡萄酒各项指标打分求和来确定葡萄酒的质量。
葡萄酒的价格因品酒员评分高低的不同有显著的差别。
然而在这样的评定方式中人的主观因素对酒质量的评定占主导地位，葡萄酒质量的评定结果存在较大的不确定性。
随着人们对葡萄酒消费的增加及高质量化的追求，建立合理、规范、客观的葡萄酒质量评定模型显得尤为重要。
根据题中给出的相关数据，通过解决以下问题建立葡萄酒质量评定模型。
对于问题一：首先，将题目附录1中的数据经Excel处理，得到每组评酒员对每种酒样品的总分。
然后，对每一种酒样品运用两配对样本的非参数检验(符号秩和检验)对数据进行显著性差异分析，运用MATLAB软件比较各酒样品的两组数据发现两组结果差异显著。
其次，通过Excel求出每一种酒的品酒员所打总分的方差，得到两组品酒员分别对两类葡萄酒的方差走势图(见图1.1、1.2)，根据总体方差最小，方差波动较小，确定第二组品酒员的评分更可信。
最后，采用SPSS软件作进一步检验，结果相同即模型合理。
对于问题二，选取一级理化指标作为酿酒葡萄分级参考，对理化指标运用主成分分析法降维，通过MATLAB计算得到红葡萄的主成分有8个，白葡萄的主成分有11个。
综合评分得到的葡萄酒质量影响，红葡萄的影响因素有9个，白葡萄的影响因素有12个。
然后，利用折衷型模糊决策模型，考虑到由主成分分析方法得到的酿酒葡萄的的主成分值在反应酿酒葡萄质量好坏问题上会有一定的偏差，利用三角模糊的表达方式对主成分指标值进行表示，分别将红、白两类酿酒葡萄按隶属度大小排序，在运用聚类分析的方法，利用SPSS软件将葡萄划分为五个等级(见表格2.1)。
对于问题三，数据的庞杂是解决该问题的难点。
我们运用问题二中的主成分分析方法将理化指标转化为几个主成分，并运用MATLAB编程求出具体的主成分数值，然后建立线性回归模型，求解出酿酒葡萄与葡萄酒理化指标主成分之间的相关关系，从而反映出酿酒葡萄与葡萄酒理化指标之间的联系。
葡萄酒好评句子30字134条
葡萄酒好评句子30字134条《葡萄酒好评句子30字134条》这是优秀的好评怎么写文章，希望可以对您的学习工作中带来帮助！1、葡萄酒好好喝哦。
包装都看着上档次。
好高大上。
漂亮。
同事们都以为很贵很贵。
哈哈2、一直在你家买，口感没话说，自己喝送朋友都不错，价格不贵品质好，发货快。
3、红酒味道很好，朋友们都很满意，这么便宜的价格能买到这么多好酒，物超所值！物美价廉！4、葡萄酒已收到，物流真快，跟图片上一样，包装精美，口感纯正，价格又实惠，送人是个不错的选择5、她家的酒真的不踩雷，双十二买了10多瓶，其中8瓶秋颜，秋颜是真的超好喝的6、红酒收到了，还送了开酒器，包装也上档次，自己喝和送人都不错，好喝再来回购7、葡萄酒已收到，物流真快，跟图片上一样，包装精美，口感纯正，价格又实惠，送人是个不错的选择8、做活动秒杀的，价格很划算，还没有喝，等中秋节喝的，进口的应该比国内的同等价位的好喝9、甘甜清冽，回味淡，酸涩味轻，苦味几乎尝不出来。
有种荔枝和梨的香气。
酒的颜色很淡。
不错，很满意。
10、买来放酒架上的，挺好看的，感觉应该也能挺好喝，观赏和饮用两不误，喜欢！11、收到货啦，物流很快，没有破损，包装非常精美，打开味道很不错，颜色透亮，还会回购的。
12、刚买了一瓶，包裹安全，挺满意的，往前节日比较多，还是喝红酒比较上档次，好评。
13、不错，第二次买了，上次喝着很好喝，建议大家可以买来尝尝，本来很喜欢这个口味14、还没有来得及品尝，同事瞅见就要去了一瓶……；就冲着原汁发酵、无其它添加来买的，试试看吧15、包装好没有破损漏酒，红酒果香酒香浓郁悦人，滋味柔和舒愉，入口不涩口。
16、红酒收到了非常好太阳升起时你未曾离开，太阳落下时你依然还在。
（道家）17、今天打开试喝了，味道不错，是我喜欢的包装也很高档，物流也快。
非常感谢18、喝多了，来评价，还可以。
价位在这呢，比那些其他20一瓶的冒充进口的，强一点，喜欢苦涩的味道19、没啥好说的，这几个月买了四箱，过去几年买梦歌湖十多箱。
A题 葡萄酒的评价 2
题目葡萄酒的评价--第三次模拟训练建模组号：30 组组员及分工：张娜（11数学系）建模雒蒙（12物理系）编程刘芯（11物理系）论文摘要本文通过对葡萄酒的评价，以及酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标之间的关系进行讨论分析。
对不同的酿酒葡萄进行了分类，并更深入讨论两者的理化指标是否影响葡萄酒质量。
对于本题，我们主要采用SPSS软件对模型进行求解。
问题一运用EXCLE单因素方差分析两组评酒员的评分结果，分别求出均值和方差，通过F检验，得出两组评酒员对红葡萄酒的评价有明显差异，对白葡萄酒的评价无明显差异；引入克伦巴赫alpha系数，通过SPSS软件得到克伦巴赫系数，从而确定出第二组评分结果的可信度更高。
问题二用系统聚类分析法对数据进行处理，通过ＳＰＳＳ软件，找出酿酒葡萄的一级指标相似程度的统计量，再以这些统计量作为划分依据，将所有品种初步分为四个等级，再进一步根据二级指标将每一级别分为甲，乙，丙，丁。
问题三采用统计学分析方法中的主成分分析法，用ＳＰＳＳ软件分别筛选出酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标中重要的几个理化指标，再对选出的两组重要理化指标建立线性回归方程，在SPSS中求出两者相关系数矩阵，得出酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的联系。
问题四利用因子分析法，分别给出酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标对葡萄酒质量的影响因素，芳香物质求和作为芳香指标进行因子分析，比较前后两者结果来确定芳香指数也是评价葡萄酒的质量的重要指标，最后还需要结合感官指标来评价葡萄酒质量。
关键词：单因素方差分析F检验alpha系数SPSS软件系统聚类分析法主成分分析法（一）问题重述在给出某一年份一些葡萄酒品尝评分表、葡萄和葡萄酒的理化指标的两个表格以及葡萄和葡萄酒的芳香物质的四个表格后，为了简化问题，我们对表中数据的各项指标进行计算，得出其对应的均值与标准差，适当的进行数据筛选，提取出相应的指标进行分析，建立数学模型。
现在我们需要解决以下四个问题：1、分析附件1中两组评酒员的评价结果有无显著性差异，哪一组结果更可信？2、根据酿酒葡萄的理化指标和葡萄酒的质量对这些酿酒葡萄进行分级。
a题 葡萄酒的评价
a题葡萄酒的评价葡萄酒的评价是一项需要经验和专业知识的工作，而且每个人对于葡萄酒的口味和品质都有不同的偏好。
一般来说，评价一款葡萄酒需要考虑它的外观、气味、口感和品质等多个方面。
首先，外观是评价一款葡萄酒的第一步。
葡萄酒的外观通常包括颜色和清澈度。
颜色可以告诉我们葡萄酒的年龄、种类和质量。
例如，年轻的白葡萄酒通常呈现出清澈的淡黄色，而陈年的红葡萄酒可能呈现出深红色或褐色。
清澈度则表明葡萄酒是否澄清良好。
其次，气味是葡萄酒评价中的关键要素之一。
葡萄酒的气味可以分为初级香味、次级香味和陈年香味。
初级香味通常是葡萄酒的果香，次级香味可能是葡萄酒的花香或草本香味，而陈年香味则是葡萄酒在陈年过程中产生的气味。
气味的复杂性和持久性也是评价一款葡萄酒的重要指标。
口感是评价葡萄酒的另一重要方面。
口感通常包括酒体、酒质和余味。
酒体是指葡萄酒的口感厚重程度，可以是轻盈、中等或饱满。
酒质是指葡萄酒的口感细腻度，可以是柔滑、粗糙或均衡。
余味则是葡萄酒在口腔中停留的时间和味道的持久性，优质的葡萄酒通常有长而丰富的余味。
最后，葡萄酒的品质是评价的最终目标。
葡萄酒的品质包括酒的平衡、复杂性和陈年潜力。
平衡是指葡萄酒的酒体、酒质、酸度和酒精之间的和谐程度。
复杂性则是指葡萄酒的口感和气味的多样性和深度。
陈年潜力是指葡萄酒在未来陈年的潜力和发展空间。
综上所述，葡萄酒的评价是一个综合性的过程，需要考虑外观、气味、口感和品质等多个方面。
只有通过对葡萄酒的全方位评价，才能准确地判断一款葡萄酒的品质和特点，为消费者提供更好的饮酒体验。
葡萄酒的评价
建模与求解
经过回归方程的检验，各变量参数的t检验的概率P值均小于0.05，方程的F检验 的概率值也小于0.05，拟合优度检验均在0.7-0.9的范围内，方程可以说明红葡 萄的理化指标可以对红葡萄酒的这五个理化指标进行分析
建模与求解
3.5典型相关分析模型
对不明显的2类指标进行分析 运用SAS软件对色泽与白藜芦醇进行典型相关性分析后，进行检验，发现5个色泽指 标显著，白藜芦醇指标不显著。
数据初步处理
建模前，必须先对数据进行处理 一、附件一所给数据中，评酒员4 对样本20关于色调的评分缺失，需对其进行补充 文中给出两种方案： （1） 取第四位评酒员对其余葡萄酒指标的均值进行补充。这种方法保留了评酒 员之间的打分差异，而忽略了各个酒品种的差异。 （2） 取其余9位评酒员对样本20的评分均值进行补充。这种方法忽略了评酒员 之间打分的差异，保留了不同酒类之间的差异。 结合题目要求方案（2）为可行方案。 二、验证样本数据是否服从正态分布。绘制样本正态拟合p-p图，推断服从正态分 布。 三、去除评酒员间的差异性：对于总体的检验相对于评酒员间的差异，更看 重样品酒间的差异。取10名评酒员分数平均值作为该分类指标的分数。
并且通过显著性检验，从而删除平衡/整体评价指标。
4.3理化指标的选取
处理二级指标。二级指标是葡萄和葡萄酒的理化指标，首先计算出葡萄、葡萄酒 理化指标、外观、香气、口感的相关矩阵，通过相关矩阵分别找出与外观，香气， 口感相关的葡萄，葡萄酒的理化指标选取出的二级指标,
建模与求解
结果如下：
建模与求解
4.4理化指标的回归分析
小结
该论文思路很清晰，步骤很明确。数据处 理得当，可以作为学习数据处理的一个例 子。
附件2：葡萄和葡萄酒的理化指标（含2个表格）
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a题葡萄酒的评价
葡萄酒的评价可以从几个方面进行：
1.外观：评估葡萄酒的颜色、透明度和光泽。
一般来说，红葡
萄酒的颜色可以从浅红色到深紫色，白葡萄酒可以从浅黄色到琥珀色。
2.气味/香气：品评葡萄酒时，可以尝试寻找酒中的各种香气，如水果香气（如樱桃、黑莓、柑橘、柠檬等）、花香、木香（如橡木桶中的香气）、香料香气等。
3.口感：感受葡萄酒在口腔中的质地和口感。
这包括葡萄酒的
酸度、单宁（对于红葡萄酒而言）、甜度、酒体（轻、中、重）等。
4.口味：品尝葡萄酒时，可以辨别出其中的味道，如水果味、
香料味、坚果味、巧克力味等。
5.余味：葡萄酒的余味指的是在咽下葡萄酒后，口腔中留存的
味道和感觉。
余味的持久性和质地可以影响葡萄酒的评价。
当然，葡萄酒的评价不仅仅限于上述几个方面，也可以根据个人的口味和好恶进行评判。
最重要的是，品尝葡萄酒应该是一种享受和体验，而不仅仅是一种评价的过程。