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K均值聚类在葡萄酒分级中的应用 被引量:5
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作者 凌佳 言方荣 《食品工业科技》 CAS CSCD 北大核心 2013年第6期104-107,共4页
葡萄酒分级是葡萄酒评价中的一个重要内容,结合数据降维技术,建立葡萄酒K均值分类模型。通过实例分析证实所得结果较好,该方法在葡萄酒的评价分级中具有很好的应用价值。
关键词 葡萄酒分级 数据降维 K均值分类模型
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浅谈葡萄酒分级的数学模型
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作者 刘奥强 毛思奇 徐少帅 《中国科技信息》 2014年第8期267-268,共2页
该文对于葡萄酒的分级问题建立了数学模型,从数学角度客观地对葡萄酒质量的优劣进行了评价。首先对葡萄酒的一系列理化指标进行主成分分析,然后对27个红葡萄酒样本进行聚类分析,整个过程利用SPSS软件进行求解和计算。利用数学模型,可以... 该文对于葡萄酒的分级问题建立了数学模型,从数学角度客观地对葡萄酒质量的优劣进行了评价。首先对葡萄酒的一系列理化指标进行主成分分析,然后对27个红葡萄酒样本进行聚类分析,整个过程利用SPSS软件进行求解和计算。利用数学模型,可以在很大程度上排除葡萄酒分级的人为因素及主观性,使结果更为客观。 展开更多
关键词 葡萄酒分级 数学模型 主成分分析 聚类分析
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加权欧氏距离的聚类分析在葡萄酒质量分级中的应用 被引量:1
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作者 房少梅 张颖姝 +1 位作者 马雅从 黄冠佳 《佛山科学技术学院学报(自然科学版)》 CAS 2015年第5期17-20,共4页
提出了一种新的葡萄酒质量分级方法。从葡萄和葡萄酒的理化指标、芳香物质出发,首先用逐步回归分析筛选出主要指标;然后用主成分回归分析得到各指标的权重系数;最后引入加权欧氏距离来改进聚类分析,并对葡萄酒质量进行分级。结果表明:... 提出了一种新的葡萄酒质量分级方法。从葡萄和葡萄酒的理化指标、芳香物质出发,首先用逐步回归分析筛选出主要指标;然后用主成分回归分析得到各指标的权重系数;最后引入加权欧氏距离来改进聚类分析,并对葡萄酒质量进行分级。结果表明:该方法将红白葡萄酒均分为三类,分级结果合理,方法具有普适性。 展开更多
关键词 葡萄酒质量分级 逐步回归 主成分回归 聚类分析 权重
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葡萄酒质量分级探讨 被引量:3
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作者 孙洪安 赵永福 孙金霞 《中国标准化》 2019年第9期148-150,共3页
近年来,我国葡萄酒产业发展迅速,暴露出了一些矛盾与问题,国产葡萄酒只有合格与不合格划分,消费者难以辨别质量好坏。针对此问题,国家葡萄酒及白酒、露酒产品质量监督检验中心对国际葡萄酒质量等级划分进行了研究,从国产葡萄酒实施质量... 近年来,我国葡萄酒产业发展迅速,暴露出了一些矛盾与问题,国产葡萄酒只有合格与不合格划分,消费者难以辨别质量好坏。针对此问题,国家葡萄酒及白酒、露酒产品质量监督检验中心对国际葡萄酒质量等级划分进行了研究,从国产葡萄酒实施质量分级的可行性、必要性及具体步骤进行了分析,可以为在全国范围内推行葡萄酒感官质量分级提供参考。 展开更多
关键词 葡萄酒质量分级 消费者 引导 分步
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如何解决葡萄酒国家标准GB15037—2006《葡萄酒》执行力不足的问题 被引量:2
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作者 高俊峰 《中外食品工业(下)》 2014年第10期65-66,共2页
葡萄酒国家标准GBl5037-200《葡萄酒》已于于2008年01月01日起实施,新国标执行以来暴露出了执行力严重不足的问题,如年份葡萄酒、产地葡萄酒、品种葡萄酒以及葡萄酒的分级等,针对诸多问题我们提出建立完善的监管方法和监管制度,制... 葡萄酒国家标准GBl5037-200《葡萄酒》已于于2008年01月01日起实施,新国标执行以来暴露出了执行力严重不足的问题,如年份葡萄酒、产地葡萄酒、品种葡萄酒以及葡萄酒的分级等,针对诸多问题我们提出建立完善的监管方法和监管制度,制定一部明确的有关葡萄酒年份、产地、品种和等级的管理认证标准。 展开更多
关键词 葡萄酒标准 年份葡萄酒 产地葡萄酒 品种葡萄酒 葡萄酒分级
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Application of QPSO-KM Algorithm in Wine Quality Classification
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作者 邱靖 彭莞云 +1 位作者 吴瑞武 张海涛 《Agricultural Science & Technology》 CAS 2015年第9期2045-2047,共3页
Since there are many factors affecting the quality of wine, total 17 factors were screened out using principle component analysis. The difference test was conducted on the evaluation data of the two groups of testers.... Since there are many factors affecting the quality of wine, total 17 factors were screened out using principle component analysis. The difference test was conducted on the evaluation data of the two groups of testers. The results showed that the evaluation data of the second group were more reliable compared with those of the first group. At the same time, the KM algorithm was optimized using the QPSO algorithm. The wine classification model was established. Compared with the other two algorithms, the QPSO-KM algorithm was more capable of searching the globally optimum solution, and it could be used to classify the wine samples. In addition,the QPSO-KM algorithm could also be used to solve the issues about clustering. 展开更多
关键词 QPSO KM algorithm Wine sample Classification model
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