文献综述模板(共5页).doc

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1、精选优质文档-倾情为你奉上 学号:XXXXXXXXXXXX 黄冈师范学院 文献综述论文题目： XXXXXXXXXXXX 作 者： XXXXXX 专业班级： XXXXX(专业全称) 20XX0X班 指导教师： XXXX 2015年 12 月30日专心-专注-专业一、选题背景和意义葡萄酒是由新鲜葡萄或葡萄汁经过酒精发酵而得到的一种唯一碱性酒精性饮料，糖类、蛋白质、果胶、氨基酸、维生素含量丰富，并含有锰、锌、钼、硒等微量元素。作为一种色香味俱佳的饮品，葡萄酒既能满足人们的感官享受，又具有相当高的营养和保健价值。由于众多的葡萄品种，各种气候、土壤等生态条件，各具特色的酿造方法和不同的陈酿方式，使所生产

2、出来的葡萄酒之间存在着很大的差异，产生了多种类型的葡萄酒，从而不同葡萄酒质量也就各不相同。葡萄对葡萄酒品质影响的五大指标物质主要有糖、酸、单宁、芳香物质和色素。现在，葡萄酒因其特殊的营养价值和较好的保健效果，越来越受到中国广大消费者的欢迎。在此形势下，葡萄酒认证和质量评价得到关注。葡萄酒认证保证了市场中酒的质量，同时保护了消费者的利益。葡萄酒的认证包括理性化性质分析和感官评价两种手段。质量评价是认证中的重要阶段，它有益于提高葡萄酒的酿造工艺，同时为市场定位提供决策信息。葡萄酒的质量分类既考虑理化性质分析（酒精度、柠檬酸和PH值等信息），又要考虑品酒师的感官评价，是比较复杂的任务。在确定葡萄酒质

3、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。而酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间存在着联系，如何根据这些指标对葡萄酒进行分级，就成为大家极为关注以及急待解决的问题。因此，运用数学模型来研究并解决葡萄酒的评价问题也就有了十分重要的现实意义。二、相关文献的研究内容与方法对于葡萄酒的评价的研究，许多专家学者给出了自己的意见和看法,他们建立各种数理模型，通过严密的逻辑推理和合理的假设想象，得出了各种结

4、论，对我们研究葡萄酒的评价问题有着良好的指导作用。例如刘延玲在新的Hopfield神经网络分类器在葡萄酒质量评价中的应用中建立了一种新的Hopfield神经网络分类器模型，该模型通过训练单层前向神经网络来设计，数据兼容性强，可以直接处理来自UCI数据库的葡萄酒的理化性质测试指标数据和专家的感官评价等级数据，实现葡萄酒质量分类。仿真结果表明，该分类器设计简单，耗时短，分类效果明显。林智平、崔巍伟等在多变量统计分析技术在评价啤酒风味质量中的应用一文中采用静态顶空进样结合高效毛细管气相色谱分析技术，对京燕纯生啤酒的10种主要香味组分进行了测定。所获数据以多变量统计分析技术进行了统计分析，其结果表明京

5、燕纯生啤酒具有很好的风味质量一致性。文中就是将38个纯生啤酒样品测定的10种香味组分用SPSS软件中的主成分分析系统进行分析，根据各个因子对原变量的影响大小，将因子变量进行分类。陈军辉、谢明勇等在聚类分析法用于西洋参样品分类研究中建立西洋参药材分类方法；分别采用电感耦合等离子体质谱（ICP-MS）法、高效液相色谱（HPLC）法以及蒽酮-硫酸分光光度发，对12个西洋参样品中的15种无机元素、7种人参皂苷和多糖进行测定，用SPSS聚类分析法对12个西洋参样品进行聚类分析；聚类分析法是西洋参分类分析的有效方法，对西洋参品种与质量的鉴定有一定的理论意义和实用价值。封光华、李火苟等在方差分析模型与灰色局

6、势决策模型在农药试验分析应用中的比较研究中指出方差分析模型在农药试验分析应用中有其不可避免的局限性，通过方差分析模型与灰色局势决策模型的比较，认为这种局限性与农作物病、虫、草害药剂防治系统的灰色性密切相关。要克服这种局限性，必须树立灰色观念，以灰色思想和方法去认识和处理问题，而灰色理论和方法就目前来看也有其不足之处，需进一步深化完善。龚静、陈俊华在Excel在主成分分析法中的应用一文中介绍了主成分分析法，主成分分析法在多元统计分析中属协方差逼近技术，将高维系统表示为低维系统，在此过程中可揭示研究对象的诸多性质和特征；其计算结果可用于回归分析、聚类分析以及神经网络分析等，在林业系统中也得到广泛应

7、用；文章中介绍了在Excel中如何建立与命名矩阵，并且详细介绍了在Excel中如何求特征根、特征向量、方差贡献率、因子负荷矩阵等的计算模板。魏云鹤、王镇等在灰色关联度模型及其在大气环境质量评价中的应用中采用灰色关联度模型综合评判法对水泥厂周围大气的环境质量进行了综合评价，并将评价结果与模糊距离模型综合评判法所得结果进行了对比，结果表明，两种评价法的评价结果基本一致，但模糊距离模型综合评价法所得结果不能反映部分测点大气质量的差异，而灰色关联度模型综合评价法则能够反映，因此，采用灰色关联度模型综合评价法对大气环境质量进行综合评价是一种简便、实用并且更为准确的评价方法。王百姓、冯积社在模糊综合评价在

8、干红葡萄酒感官品评中的应用中运用模糊综合评价法对干红葡萄酒口感协调性进行品评和结果分析，实验结合影响干红葡萄酒口感差异的各种因素，以外观、香气、滋味、典型性、综合品质5个方面作为协调性指标论域，给定优、优良、合格、不合格、劣质5个评语等级论域，选用M（,+）算子建立模糊综合评价指标体系和模糊综合评价模型，再根据隶属度采用秩加权评价原则进行口感协调性模糊综合评价结果向量分析，利用Matlab对品评结果进行频数分析，确定干红葡萄酒口感协调性质量等级。三、小结以上文献展示了近几年学者们对质量评价问题以及关联度分析问题的理论研究成果。随着人们的进一步研究，各种数理模型以及分析方法都会被人们用于研究中去

9、，这不仅体现了各学科之间的紧密联系，也为完善质量评价问题和关联度分析问题的理论作出了巨大贡献。从以上文献中得到启发，我准备在葡萄酒的评价中运用主成分分析法对酿酒葡萄进行分级，并且用多元线性回归模型求出酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的联系，最后拟建立灰色关联度分析模型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。我在进行毕业论文的写作准备时遇到了一些困难，在老师的指导和帮助下，通过查找阅读资料，和他人进行探讨，让我看到了不少的优秀毕业论文作品，让我在不断学习的过程之中，明确了自己的论文写作方向。同时也非常感谢黄冈师范学院给我们提供了良好的

10、学习环境和网络资源。我相信在老师的帮助之下，这次的毕业论文的写作我一定会将它完成得很好。参考文献1 刘焕彬,库在强,廖小勇等. 数学模型与实验M.北京: 科学出版社, 2008.2 吴有炜.试验设计与数据处理M.苏州：苏州大学出版社, 2009. 3 李俭,孙才新,陈伟根.灰色聚类与模糊聚类集成诊断变压器内部故障方法研究J.中国电机工程学报, 2003,23(2): 112-115.4 戴素贤,谢赤军,陈栋等.七种高香型乌龙茶香气成分的主成分分析J.华南农业大学学报, 1999,20(1): 113-117.5 周惠成,彭慧,张弛等.基于水资源合理利用的多目标农作物种植结构调整与评价J.农业工

11、程学报, 2007,23(9): 45-49. 6 龚静,陈俊华. Excel在主成分分析法中的应用J.四川林业科技，2011,32(5):95-98.7 李玮,曲延英等.彩色棉产量及品质构成因素的主成分分析J.现代农业科技，2009，(1):168-169.8 刘小芳,王玉明等.刺参中无机元素的聚类分析和主成分分析J.光谱学与光谱分析，2011,31(11):3119-3122.9 林智平,崔巍伟等.多变量统计分析技术在评价啤酒风味质量中的应用J.啤酒科技，2005，(3):12-16.10 纳添仓.方差分析模型对马铃薯区域试验结果的影响J.广东农业科技，2012，(5):27-28.11

12、封光华,李火苟等.方差分析模型与灰色局势决策模型在农药试验分析应用中的比较研究J.江西农业大学学报，2003,25(1):37-40.12 王文静.感官评价在葡萄酒研究中的应用J.酿酒，2007,34(4):57-59.13 魏云鹤、王镇等.灰色关联度模型及其在大气环境质量评价中的应用J.山东大学学报，2004,34(2):122-124.14 高媛媛、刘强国.基于LIBSVM的葡萄酒品质评判模型J.四川理工学院学报，2010,23(5):530-532.15 刘延玲.新的Hopfield神经网络分类器在葡萄酒质量评价中的应用J.价值工程，2012,31(2):181-182.16 王百姓、冯

13、积社.模糊综合评价在干红葡萄酒感官品评中的应用J.中国食物与营养，2011,17(8):33-37.17林徐达.基于主成分分析法的饮用水特征性指标分类.科技创新导报,2012(21):30-32.18王小红、高民芳.基于灰色关联度模型的房地产上市公司业绩评价.西安工程大学学报,2011,25(5):243-248.19王甲金、尹涛等.基于物理化学性质的葡萄酒质量的可视化评价研究.燕山大学学报，2010,34(2):133-137.20陈军辉、谢明勇等.聚类分析法用于西洋参样品分类研究.分析测试学报，2006,25(2):20-28.21Maria Teresa Gallegos. Gunter Ritter. A robust method for cluster analysis. Annals of Statistics, 2005,33:347380.22B.G.Leroux. Consistent estimation of a mixing distribution. Ann.Stat.,1992,20:13501360.23M.J.Symons.Clustering criteria and multivariate normal mixtures. Biometrics,1981,37:3543.