一下矩阵表示:(2)式中:为专家评酒员对酒样品给出的多属性综合评价结果。按照多属性群决策理论的有关方法,得出评酒员群体的评价意见:(3)记评酒员个体对各酒样品的分值序为,评酒员群体对各酒样品的分值序为,从评酒员与评酒员群体评价意见之间的“分值偏差”和“排序偏差”两方面考察其可信性。记评酒员与评酒员群体评价意见之间的“分值偏差”为(4)评酒员与评酒员群体评价意见之间的“排序偏差”为(5)取并定义评酒员的可信性测度为:(6)式中:。表示对最终分值的关注度,综合考虑取值0.4;表示排序的关注度,取值0.6。代入评价结果,得到可信性测度结果如下:表格1.4两组评酒员可信性测度表排名1234567891011121314151617181920评酒员1617201911121181341514107682935P0.850.840.840.840.840.840.830.830.830.830.820.820.810.810.80.80.80.80.790.78其中,表格4中评酒员是来自第二组的评酒员。从上述表格中可以看出,第二组评酒员在可信测度排名前十位中占了8位,可信测度的总体水平远高于第一组,说明第二组的评价结果更可信。问题二模型的建立与求解酿酒葡萄的分级主要依据酿酒葡萄的理化指标和用其酿造的葡萄酒质量,为解决酿酒葡萄的分级问题,我们对其理化指标和酿造的酒的质量分别打分,叫做指标得分和质量得分,将两部分得分按照一定权重相加得到酿酒葡萄的综合得分,将该得分按照一定分数间隔进行分级,即可得到酿酒葡萄的分级。(1)求解指标得分先整体上对酿酒葡萄样品的各项指标进行因子分析,用软件实现分析过程,确定影响酿酒葡萄品质的主成份,根据主成份对酿酒葡萄品质的贡献率对其主成份进行排序。再逐样分析葡萄样品的理化指标,确定每个葡萄样品中含量最多的主成份在上述排序中的序列,并据此给出酿酒葡萄的指标得分。
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