葡萄酒質(zhì)量評價的主成分法研究

溫靖程

大連理工大學(xué)機械工程學(xué)院 遼寧大連 116024

葡萄酒質(zhì)量評價的主成分法研究

溫靖程

大連理工大學(xué)機械工程學(xué)院 遼寧大連 116024

為了分析釀酒葡萄和葡萄酒的理化指標(biāo)對葡萄酒質(zhì)量的影響，我們運用了主成分分析法，對香氣質(zhì)量與氨基酸、白藜蘆醇、黃酮酸之間的關(guān)系，口感質(zhì)量與氨基酸、還原糖、有機酸、單寧、白藜蘆醇、黃酮醇之間的關(guān)系，進(jìn)行了分析，發(fā)現(xiàn)釀酒葡萄和葡萄酒的理性指標(biāo)對葡萄酒質(zhì)量并無明顯的影響。

葡萄酒質(zhì)量；評價；主成分法

1.主成分分析法模型求解

主成分分析法通過提取主成分的方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合評價，將對于葡萄酒質(zhì)量影響較大的理性指標(biāo)作為評價的指標(biāo)，在這里以紅葡萄酒為例進(jìn)行說明。

在探究紅葡萄酒的理性指標(biāo)對紅葡萄酒質(zhì)量的影響時，所選的評價指標(biāo)為下面的五個：

x1:花色苷 x2：單寧 x3：總酚 x4：酒總黃酮 x5：白藜蘆醇

現(xiàn)在來進(jìn)行統(tǒng)計分析。共有27個樣品，每個樣品有五個指標(biāo)值，用SPSS軟件對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析（見附錄7），得到標(biāo)準(zhǔn)化的相關(guān)系數(shù)矩陣

用MATLAB（見附錄7）容易計算其特征值和特征向量，計算顯示依大小次序排列后，后兩個特征值的和就占八個指標(biāo)的90.3%，因此選用后兩個就可以綜合這八個指標(biāo)的信息，這兩個因子分別用y4，y5表示，就得到

顯然，主成分分析結(jié)果并不好，并不能根據(jù)y1的值確定紅葡萄的質(zhì)量，因此，不能依據(jù)葡萄酒的理化指標(biāo)來評價葡萄酒的質(zhì)量。

下面探究紅葡萄的理性指標(biāo)對紅葡萄酒質(zhì)量的影響。所選的評價指標(biāo)為下面的11個：

x1:氨基酸 x2：花色苷 x3：有機酸 x4：多酚氧化酶活力 x5：總酚

x6：單寧 x7：葡萄總黃酮x8：白藜蘆醇 x9：黃酮醇 x10：總糖

x11：固酸比

接著進(jìn)行統(tǒng)計分析，共有27個樣品，每個樣品有五個指標(biāo)值，用SPSS軟件對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析，得到標(biāo)準(zhǔn)化的相關(guān)系數(shù)矩陣。再求該矩陣的特征值和特征向量（見附錄7）。計算結(jié)果表明后三個特征值的和占總指標(biāo)的84.49%，則后三個指標(biāo)就可以大致綜合這11個指標(biāo)的信息。

從yi表達(dá)式中xi前面的系數(shù)大致可以得到：

y9：反應(yīng)香氣質(zhì)量,且x8（白藜蘆醇），x9（黃酮醇）的指標(biāo)越高，葡萄酒香氣的質(zhì)量越好。

y10：反應(yīng)口感質(zhì)量，且x1（氨基酸），x2（花色苷），x11(固酸比)的指標(biāo)越高，葡萄酒的口感質(zhì)量越好。

2.模型評估

我們的模型通過對所給數(shù)據(jù)的統(tǒng)計與分析，評估出對葡萄酒質(zhì)量影響最大的理化指標(biāo)，并給出了各理化指標(biāo)之間的關(guān)系式，以及其對釀酒葡萄質(zhì)量的影響，最后論證了能否用釀酒葡萄和葡萄酒的理化指標(biāo)來評價葡萄酒的質(zhì)量。

然而，本模型也有些許缺陷，主成分分析法由于只考慮主要影響因子，因此沒有充分利用所給數(shù)據(jù)，使論證不夠全面，還有待改進(jìn)。