葡萄酒理化指标分析评价参考文献及问题

葡萄酒理化指标参考文献 [1] GBT 15038-2006 葡萄酒、果酒通用分析方法。 [2] 林红平,邱翠婵,刘嘉玲。 自酿酒卫生及理化指标检测。 湛江师范学院学报,2010年6月第31卷第3期 [3]宋润刚陆文鹏沈玉杰. 山葡萄新品种“左右红”果实色素检测分析及中外葡萄干红葡萄酒理化指标及葡萄酒2005,6:7 8 [4] 赵建平 张俊祥 刘璞。 不同发酵温度和浸渍时间对中外葡萄及葡萄酒红酒理化指标的影响2006,6:13 14 [5]王志东张俊祥王昆李梅​​。 不同酵母和果胶酶对红酒中外葡萄及葡萄酒综合理化指标的影响2007,2 [6]孙建平,潘秋红,余清泉,段长清。 葡萄酒中葡萄稳定性的判断指标和影响因素及其影响因素的初步研究2008 1:7-10 [7] 陆启科。 ]。 北京:中国轻工业出版社,19921 [8]周伟,杨玉梅,张俊民。 洋红-亚硫酸比色法测定葡萄酒中甲醇的改进[J]. 中国卫生检验杂志,2004(5):6471 [9]田强. 酒类产品质量检验[M]. 北京:中国计量出版社,20061 [10]周建新. 食品中细菌总数和大肠菌群的质量控制[J]. 粮食与食品工业,2007(3):42-451 [11]李华,王华,袁春龙,等。 酒化学[M]. 北京:科学出版社,20051 [12]刘大雄。 海珠区销售葡萄酒中甲醇含量调查分析[J]. 中国科学技术情报,2005(12):93-941 [13]黄亚东。 杨梅酒中甲醇的形成及毒性分析[J]. 酿酒技术,1999(2):60-611 [14]马丽辉,陈伟民。 啤酒中大肠菌群检测方法的探讨[J]. 酒业科学与技术,2004(4):89 -901 [15]彭德华. 影响葡萄酒品质的主要因素分析[J]. 中外葡萄与葡萄酒 2004 5 40- 44 [16] 李彦,崔彦志,施用乳品后不同土壤深度矿质氮、微生物量和酶活性的变化。 棚舍污水与化肥[J]. 营养循环在农业生态系统,2002(63):275-290 问题分析与类比总结 1、笔者认为,大家对同一事物的评价意见越一致,评价就越可信。 高的。

那么问题1的答案就很清楚了。 我们可以传递方差。 所谓方差,就是观察到的变量值之间的差异程度。 它是用来衡量风险大小的指标。 这个概念允许对每组品尝者所做的评估进行风险分析。 显然,如果风险评估值较高,这组酒评员的评估就会出现问题。 如果风险评估值相似,则意味着两组酒评员之间不存在显着差异。 2. 标题要求对葡萄进行​​评级。 好像没有什么想法,那就开动我们的小脑袋吧。 由于我们没有评级的参考标准,我们可以参考酒评家的评价。 即使我们用逆向思维从酒评家那里得到评分,基本上也可以确定葡萄的分级,我们可以根据先确定的葡萄分级的逆向推理得出结论。 3、这个问题最直观、最基本的思路就是看两者之间的趋势。 利用MATLAB软件制作两者的趋势图。 通过直接观察趋势图可以确定两者之间的一般关系,然后基于曲线拟合方法可以得到两者之间的函数关系。 可以类比手机封装问题解决的泛化。 对于我们消费者用户来说,手机资费问题一直是我们关心的热点问题。 面对过去几年运营商推出的各种资费计划尚未发生实质性变化的事实,人们渴望通过推出各种“套餐”计划来让手机总消费变得更便宜。

2007年1月起,中国移动、中国联通两大运营商在上海、北京、广东等地陆续推出“单程手机充电计划”——各品牌“套餐”。 各种各样的手机“套餐”让人眼花缭乱。 。 人们不禁要问:运营商推出的这些手机“套餐”到底有多少折扣? 运营商想要实现卡的效益最大化,需要对套餐市场做出科学合理的需求分析和预测。 卡促销套餐的目的是增加或至少维持现有用户对卡套餐的兴趣,使用户和卡能够尽可能长久地保持业务关系,从而使卡能够获得更多利润。 套餐的促销类型、数量、促销时间都会影响用户对卡品类的兴趣。 如果新套餐无法落地,用户对卡包的兴趣可能会大大降低。 利息的下降会导致用户流失率上升,从而可能导致卡收入减少。 4、关于第四个问题,这个问题很简单,可以类比人口发展模型来解决。 它非常直观且可靠。 通过对人口发展机理的分析,建立了基于一阶偏微分方程的连续人口预测模型。 由于对一些未知函数的拟合存在误差,且偏微分方程解析解难以求解,因此仅采用该模型来进行种群发展趋势。 定性分析在这里,我们离散连续模型,处理迭代方程,并通过计算机编程求解迭代方程。 从整体上看,一些影响因素被简化了。 短期不考虑城市化的影响,也不考虑出生率和死亡率。 平均而言,可以用相应的参数估计对原始迭代方程进行变换,得到中短期人口预测的基本模型。

由于迭代过程中忽略因素的累积误差,导致模型对长期人口预测存在较大偏差,因此分别细化影响因素——城镇化死亡率、男女出生率,并建立随着时间的推移死亡率被引入城市地区。 受Logistic模型的启发,在改造过程中创新性地利用S曲线来拟合城市变化率。 由于城乡男女出生比例存在差异,因此单独考虑影响。 经过上述处理,得到长期人口预测模型。 为了进一步从影响人口变化的众多因素中区分出影响程度较大的因素,将人口系统视为灰色系统中各种相互关联、相互作用的影响因素,即灰色量对人口变化的影响。通过系统的灰色关联分析模型对人口进行分析。 通过量化变化因素,得到各影响因素的灰色关联度排序,即对人口变化影响的主次排序,对之前的离散模型进行解释和补充,为人口控制提供依据和准确的预测。