七、模型评价

在问题二中，对数据采取了线性加权的方法，当权重系数预先给定时，该方法使评价结果对于各备选方案之间的差异表现不敏感；而且该方法计算简便，可操作性强，能够推广到对白酒等酒种理化指标的分级。

对酿酒葡萄的分级过程中，用葡萄品质及葡萄酒质量来建立坐标系，将葡萄样品分布在坐标系中。这种方法直观，新颖。

由于时间原因，在综合评价时选取的指标有限，这样对葡萄及葡萄酒分级得到的结果会有一定的误差。但是，因为选取的指标为主要指标，所以误差在容许范围以内。

八、参考文献

[1] 茆诗松、程依明 、濮晓龙，概率论与数理统计教程，北京：高等教育出版社，2004.7 [2]占君、张倩、满谦，MATLAB函数查询手册，北京：机械工程出版社，2011.1 [3]马莉，MATLAB数学实验与建模，北京：清华大学出版社，2010.1 [4]谭永基、蔡志杰，数学模型，上海：复旦大学出版社，2011.1

[5]谢辉樊、丁宇、张雯、郭春苗、周晓明、闫鹏、卢春，统计方法在葡萄理化指标简化中的应用，http://wenku.http://www.china-audit.com//view/2b9afd19650e52ea551898e4.html ，2012.9.8

[6]酒类新闻纵横，酿酒葡萄品质好坏的五大指标，http://www.9998.tv/news/29070.html ，

2012.9.8

[7]百度文库，综合评价方法及其应用，

http://wenku.http://www.china-audit.com//view/67f7e90f76c66137ee061901.html ，2012.9.7

[8]百度文库，第11讲_matlab回归分析，

http://wenku.http://www.china-audit.com//view/750ed97ca26925c52cc5bfb7.html ，2012.9.9

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