葡萄酒质量的评价与分析

针对葡萄酒与酿酒葡萄的评价,根据所给数据,利用Matlab软件,运用F检验、模糊C均值聚类、典型相关分析与回归分析方法对葡萄酒的质量、葡萄酒的理化指标与酿酒葡萄的理化指标及三者之间存在的联系进行了分析与求解,并得到较为理想的结果.     

基于主成分分析和优化聚类算法的行驶工况研究

针对模糊C均值聚类算法容易陷入局部最优以及传统的主成分分析法没有完全体现出用数量较少的综合指标来代替多个指标的问题,提出了一种改进的主成分分析和利用遗传模拟退火算法优化后的模糊C均值聚类算法相结合的聚类算法(GSA-FCM),从而构建汽车行驶工况图:首先,利用改进的主成分分析法对特征参数矩阵进行处理;然后,采用GSA-...     

主成分分析和回归法在高校学费标准评价中的应用

我国高等学校学费合理性问题已经成为社会关注的热点问题.针对影响高校学费标准的多个因素,采用主成分分析法(PCA)提炼出较少的关键指标,这些指标是原来指标的修正和量化,它们不仅充分反映了原指标的信息,而且大大简化了评价体系.然后通过主成分回归法(PCR)计算出各高校的综合得分及排名,最后利用模糊聚类检验法和灰色关联分析法对结果进行了检验,证明了该评价体系的可靠性.     

基于多元统计的葡萄酒品质因素分析

本文根据两组评酒员感官评价结果,运用多元总体的均值向量和方差的检验,得到感官评价结果的显著差异性.进而通过系统聚类法得到对酿酒葡萄的分级结果.应用相关分析原理进一步研究葡萄与葡萄酒的理化指标之间的确定性关系,建立回归模型.应用主成分分析,逐步回归等方法进行分析,结果表明,仅考虑酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标对葡萄酒质量的影响不大,不能仅用葡萄和葡萄酒的理化指标来评价葡萄酒的质量.     

改进模糊聚类与主成分分析下的变压器故障识别

针对经典模糊C均值聚类(FCM)对数据进行等权划分而造成聚类结果不理想的情况,首先,采用点密度加权方式,对变压器油中溶解气体分析(DGA)数据进行处理,提高样本可分性,削弱聚类时出现的等趋势划分对聚类中心以及分类结果造成的影响。然后,以DGA故障数据聚类中心作为变压器标准故障谱。最后,利用施加惯性系数的主成分分析方法对待测样本进行故障识别。研究结果表明:通过点密度加权的FCM对DGA数据进行故障类型分类时,平均准确率比传统FCM算法提升了9.6%。利用上述方法对多组油浸式变压器进行识别,识别结果与实测信息均一致。     

基于主成分分析和模糊聚类的水文分区

水文分区有各种方法,文章提出了集模糊聚类与主成分分析方法的各优点组合的水文分区方法,首先采用主成分分析法获得水文特性主成分属性,然后运用模糊聚类算法NFC(Net Fuzzy Cluster)进行模糊聚类.利用主成分分析法对分区指标进行降维处理,简化了计算.应用NFC模糊聚类,在一定程度上解决了FCM算法局部极值问题且具有良好的聚类性能,实现了聚类的科学化与自动化.对安徽省淮河流域的124 716个原始水文数据进行实验,结果表明,与传统分区方法相比,所提出的方法有效地改善了时间性能,提高了求解精度,所得结果为水文站网规划提供了理论依据.     

基于聚类与主成分分析法的道路检测器布局优化

依据交叉口交通量的相关性,利用系统聚类和主成分分析法对交叉口检测器空间优化问题进行研究,并通过深圳路网的实际数据进行检验,取得满意效果。     

基于BP神经网络的葡萄酒质量评价

在日常生活中,如何判定葡萄酒的质量,以及葡萄酒的理化指标是否能反映葡萄酒质量,对于特定人群,如由于应酬接待而对葡萄酒有较高需求量的人群,有较高的实用性.该文主要采用了BP神经网络的方法,对研究葡萄酒理化指标与萄萄酒质量之间相互关系的问题进行了深入探讨,得出如下结论:采用神经网络模型,能实现根据理化指标对酒的质量进行预测.     

基于主成分分析法的高等学校发展状况评价

利用主成分分析能够把多个指标转化为少数几个指标的思想,介绍了其基本思想及其计算步骤．针对影响高等学校发展的指标因素,利用主成分分析方法来对高校的发展状况做出合理的综合评价．最后根据一个高校最近几年的发展做出综合评价．     

基于主成分分析法的安徽省经济发展质量综合评价

高质量发展是"十四五"期间经济发展的主题.作为中部地区核心省份之一,安徽省经济高质量发展事关中部崛起战略的实施.为了准确了解安徽省经济高质量发展现状,以便针对性地采取措施提升经济发展质量,采取"构建综合评价体系+评价方法"的模式,基于主成分分析,运用SPSS23.0软件对安徽省2006—2018年21项经济指标进行实证...     

基于多元统计分析法的葡萄酒品鉴模型

针对葡萄酒质量好坏的评价问题进行综合分析,依据所给条件和数据,综合运用多元统计分析法中的概率论、非参数检验、主成分分析、聚类分析、多元回归的知识,建立了秩和检验、典型相关分析等多个模型,讨论并研究葡萄酒的评价系统、酿酒葡萄的分级、葡萄与葡萄酒理化指标之间的联系等相关问题.使用SPSS 19.0和MATLAB 7.0软件求解并得出相应结果,综合运用定性与定量分析法对模型进行检验,最后对模型做简要的评价和推广.     

基于葡萄酒评价的统计分析

利用t检验对两组葡萄酒评酒员的评价结果有无显著性差异进行可信度分析，并采用主成分分析法求得酿酒红葡萄有8个主成分，酿酒白葡萄有10个主成分，最后基于两种葡萄的评价总分对红白葡萄的质量进行分级．     

应用多元回归分析进行葡萄酒质量评价建模

本文针对2012全国大学生数学建模竞赛A题,分析了葡萄酒质量人工品尝存在的不足,进而对若干种葡萄酒的原始数据进行异常值和标准化处理,利用K—W检验、信度分析等方法分析得出红葡萄酒第二组和白葡萄酒第一组的质量评价更为可信;通过相关性分析筛选芳香物质的成分,运用 TOPSIS方法的秩和排序对各类葡萄酒质量划分等级,对理化指标两独立样本进行Mann－Whitney U 检验;最后建立多元回归模型分析得出评价酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标对葡萄酒质量的影响关系,并通过Wilcoxon符号秩检验其模型的可行性。     

果酒品质评价的自适应量子粒子群LS-SVM模型

针对BP神经网络和遗传算法对果酒品质预测存在速度慢和精度低的缺点,建立了一种基于量子行为粒子群算法(QPSO)的最小二乘支持向量机(LS-SVM)的果酒品质预测模型。模型通过引入粒子的进化度和聚合度,动态调整收缩扩张因子,从而实现了算法的动态自适应性。仿真结果表明:基于自适应量子粒子群的LS-SVM果酒品质评价预测模型优于所比较的BP神经网络和最小二乘支持向量机两种模型,具有较好的泛化性能和预测精度。     

基于面板数据的课堂教学质量评价的统计分析研究

本文以伊犁师范学院本科课堂教学质量学生评议结果（理工科专业）为例,依据多元统计分析的原理,运用方差分析、显著性检验、回归分析等定量分析方法,并借助SPSS等统计软件,对学生评教的相关因素诸如教师职称、教师性别、课程性质、学生成绩等差异对教学评议结果的是否具有显著性影响等因子做了具体的统计分析,并得出若干结论和建议。     

基于聚类分析法的葡萄酒评价

首先通过配对T检验方法对两组评酒员对葡萄酒的评价质量数进行检验,并且计算方差均值,以选取更为可信的一组评酒员对葡萄酒的评价质量数作为葡萄酒分级的样本数据;其次通过相关分析法对葡萄酒的理化指标与酿酒葡萄的理化指标之间的联系进行分析,以选取与葡萄酒显著相关的酿酒葡萄的理化指标作为葡萄酒分级的部分指标;最后利用聚类分析法对葡萄酒分级.利用该方法可对葡萄酒进行有效评价.     

基于因子分析的红葡萄酒质量评价

采用因子分析法分析红葡萄酒中的物质成分含量,将27种红葡萄酒分成了四个等级,分析因子得分模型系数,认为在一定标准下,总酚、DPPH半抑制体积含量较高,单宁、酒总黄酮和白藜芦醇的含量较低的红葡萄酒质量相对好一些。     

基于多元统计法的综合素质评价模型研究

构建了一种采用德尔菲法与多元统计中的因子分析法主客观相结合的多指标综合评价量化模型,使得评价结果更为客观准确,并在实际评价中被运用和验证。     

基于多元统计分析的开放式基金业绩评价

用多元统计中的因子分析和聚类分析方法,对我国开放式基金在2005年的业绩进行综合评价.实证研究表明股市处于熊市时基金能战胜市场,在一定程度上体现了专家理财能力;同时,还发现对基金细分后能更合理更公正地评价基金业绩.     

多元统计在课堂教学质量评价体系中的应用

高校教学质量评价是提高教学质量的重要一环.为了确保课堂教学质量评价体系的科学性,必须对其进行评价.用因子分析法可以评价教学质量评价体系的效度,用α法可以计算评价体系的信度,这两种方法是检验课堂教学质量评价体系有效程度和可信度的重要方法.