答辩PPT——基于感官分析和理化指标对葡萄酒的评价（参考）

资 源 简 介

答辩PPT——基于感官分析和理化指标对葡萄酒的评价（参考）

详 情 说 明

基于感官分析和理化指标对葡萄酒的综合评价研究

葡萄酒品质评估是酿酒工业中的核心环节，传统依赖人工品评的方式存在主观性强、成本高等问题。本研究通过结合感官评价与理化检测数据，构建客观的葡萄酒质量评估体系。

核心方法分为三个层次： 感官数据标准化处理 针对品酒师对色泽、香气、口感等维度的评分数据进行归一化，采用主成分分析（PCA）消除评价者个人偏好带来的偏差，提取关键感官特征因子。

理化指标深度挖掘 通过光谱分析、气相色谱等技术获取酒精度、pH值、酚类物质含量等16项基础指标，运用随机森林算法识别影响风味的关键理化参数，建立指标重要性排序。

多模态数据融合建模 将处理后的感官数据与筛选出的理化指标进行特征级融合，采用XGBoost算法构建预测模型，实现通过理化检测数据反向推导感官评价分数的跨维度映射。

项目创新点在于： • 开发了基于机器学习的感官-理化关联模型，预测准确率达89% • 提出"理化指标阈值预警"机制，当检测值偏离优质酒范围时自动触发生产调整建议 • 设计可视化分析看板，实现酿造参数与最终品质的溯源追踪

该体系已应用于某葡萄酒庄的品控环节，使次品率降低37%，同时为新产品研发提供数据支撑。未来可扩展至其他酒类的质量评估场景。