评阅。论文第二页（编号页）由全国组委会评阅前取下保存，同时在第二页建立“全国评阅编号”。 全国大学生数学建模竞赛组委会 2013年8月26日修订 承 诺 书
我们仔细阅读了《全国大学生数学建模竞赛章程》和《全国大学生数学建模竞赛参赛规则》（以下简称为“竞赛章程和参赛规则”，可从全国大学生数学建模竞赛网站下载）。
我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。
我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛章程和参赛规则的，如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按
照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。 我们郑重承诺，严格遵守竞赛章程和参赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛章程和参赛规则的行为，我们将受到严肃处理。
我们授权全国大学生数学建模竞赛组委会，可将我们的论文以任何形式进行公开展示（包括进行网上公示，在书籍、期刊和其他媒体进行正式或非正式发表等）。
我们参赛选择的题号是（从a/b/c/d中选择一项填写）： 我们的参赛报名号为（如果赛区设置报名号的话）： 所属学校（请填写完整的全名）： 参赛队员 (打印并签名) ：1. 指导教师或指导教师组负责人 (打印并签名)：（论文纸质版与电子版中的以上信息必须一致，只是电子版中无需签名。以上内容请仔细核对，提交后将不再允许做任何修改。如填写错误，论文可能被取消评奖资格。） 日期： 年 月 日
赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）： 编 号 专 用 页
赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）： 全国统一编号（由赛区组委会送交全国前编号）： 全国评阅编号（由全国组委会评阅前进行编号）： 论文题目（不必自行拟题，直接使用竞赛题目即可） 摘 要
葡萄酒质量可通过有资质的评酒员打分确定，酿酒葡萄的好坏及葡萄酒本身的理化特性与所酿葡萄酒的质量也有直接的关系，因此从葡萄酒和葡萄检测的理化指标分析角度也将会在一定程度上反映葡萄酒和葡萄的质量。
针对问题一，单因素方差分析两组评酒员的评价结果是否有差异。建立单因素方差分析模型，通过单因素方差分析检验，经查表可知检验统计量f在因素影响不显著的范围内，故第一组与第二组无显著性差异。方差分析哪组结果更可信。计算每组10个评酒员对同一酒品整体评分方差，白葡萄酒、红葡萄酒共54种酒方差取均值，得出第一组方差小于第二组方差，故第一组结果更可信。
针对问题二，采用模糊聚类分析方法。经查阅资料选取对葡萄质量影响显著的几种理化性质与对附件一中每一种酒由第一组10位评酒员整体评分的均值作为样本集合x，使用绝对值减数法建立模糊矩阵r，通过传递闭包法聚类并选出较适合的聚类分析布尔矩阵（r的?截矩阵），进行葡萄等级分成四类。
针对问题三，采用模糊聚类分析方法。首先根据葡萄和葡萄酒的各理化性质这些统计量值作出了特性指标矩阵，再采用模糊聚类分析中的最优划分法得出聚类分类结果，在白葡萄和白葡萄酒中，花色苷、单宁、色泽（l*(d65)）含量差异明显，而总酚、葡萄总黄酮、白藜芦醇、dpph、色泽（a*(d65)、b*(d65)）、芳香物质含量类似。在红葡萄和红葡萄酒中，花色苷、单宁、色泽（l*(d65)）含量差异明显，而总酚、葡萄总黄酮、白藜芦醇、dpph、色泽（a*(d65)、b*(d65)）、芳香物质含量类似。说明在某些方面葡萄的理化性质含量会直接影响到葡萄酒的理化成分含量，所以葡萄的品质对葡萄酒品质的优劣起着决定性作用。
针对问题四，采用相关性分析与bp神经网络方法。首先对所有葡萄与葡萄酒的理化性质与该葡萄/葡萄酒对应的整体评分做相关性分析，得出单宁、ph值等理化指标对葡萄酒质量影响较大。并对一部分酒样品数据（有重要影响的理化性质与酒样品得分（第一组整体评分））用bp神经网络进行学习和培训，从而可对剩余酒样品的评分进行预测。并且由于误差分析较小，故预测结果较准确，说明由葡萄与葡萄酒的理化指标可评价葡萄酒质量。
关键词：单因素方差分析；模糊聚类分析；平方自合成方法；bp神经网络
一、问题重述
确定??
二、问题分析 ??
三、模型假设 ??
四、符号说明 st 总偏差平方和 r 评酒的组数
ni 第i组评酒数目 ??
五、模型建立与求解
5.1 显著性差异判断与结果可信评估 5.1.1单因素方差分析
单因素方差分析也称作一维方差分析。它检验由单一因素影响的（几个相互独立的）因变量由因素各水平分组的均值之间的差异是否具有统计意义。还可以对该因素的若干水平分组中哪一组与其他各组均值间具有显著性差异进行分析，即进行均值的多重比较。 来源 因素a 误差? 总和
平方和 1.2675 19.855 21.1225 表1：单因素方差分析表 自由度 均方和 f比 1 1.2675 6.77 106 0.18731 --- 107 --- --- 临界值 0.0106 --- --- 显著性 不显著 --- --- 图1：方差分析图