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关于葡萄酒评价的数学建模论文

发布日期:2020-11-20 05:32   来源:未知   阅读:

  随着我国葡萄酒业的逐步发展,葡萄酒生产企业的规模和数量不断扩大。但中国的葡萄酒业仍面临着进口酒的激烈竞争以及质量检测体系不明确带来的市场紊乱。针对这些问题,本文分析了葡萄酒质量人工品尝存在的不足,并提出了如何提高基于数据挖掘技术的葡萄酒质量等级的识别率,对中国葡萄酒市场的稳定发展以及更好地酿造出高质量的葡萄酒有着实际的应用价值。在数据挖掘中,经常会遇到不平衡数据的分析。相对于多数类来说,少数类样本对准确率的影响力小,这意味着对所有样本进行分类,可以在不识别出任何少数类样本的情况下得到很高的正确率,识别少数类的分类规则也就被忽略了。本文的创新点在于从不平衡样本中提取平衡样本进行建模并对测试样本预

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  葡萄酒感官评价结果的统计分析方法研究,孙亮亮,葛斌,运用层次分析法,构建了红葡萄酒的评分可信度模型,通过评价结果结合聚类分析法实现了对红葡萄的分级,分析了红葡萄和红葡萄酒理

  实验内容: 通过对具体的文件存储空间的管理、文件的物理结构、目录结构和文件操作的实现,加深对文件系统内部功能和实现过程的理解。 要求: 1.在内存中开辟一个虚拟磁盘空间作为文件存储器,在其上实现一个简单的单用户文件系统。在退出这个简单的文件系统时,将该虚拟文件系统保存到磁盘上,以便下次再将它恢复到内存的虚拟磁盘空间中。 2.提供以下操作: •new:建立一个新的简单文件系统; •sfs:打开一个简单文件系统; •exit:退出打开的简单文件系统; •mkdir:创建子目录; •rmdir:删除子目录; •ls:显示目录; •cd:更改当前目录; •create:创建文件; •open:打开

  这是关于意大利一个地区的葡萄酒数据[1],该数据是对该地区的三种不同培育品种的葡萄所酿造的酒的13种要素的化学分析结果,一共有178个观测值。我们希望用这些数据来建立一个模型,利用这些要素的特性来判断是那个品种的葡萄所酿造的酒。因变量是Class (品种),有1、2、3个哑元取值,而13个自变量为:Alcohol (酒精)、 Malic.acid (苹果酸)、Ash (灰分)、Alcalinity of ash (灰的碱性)、Magnesium (镁)、 Total phenols (苯酚总量)、Flavanoids[2]、Nonflavanoid phenols(非flavanoid苯酚)、

  本篇剖析借鉴多篇论文,以通俗易懂的语言简单地对2012高教社杯A葡萄酒评价问题进行思路剖析与相关知识的介绍

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