陈 欣，牛志蕾

(北京林业大学理学院，北京100083)

评分数据的多层插值修正法及葡萄酒感官评级

陈 欣，牛志蕾

(北京林业大学理学院，北京100083)

讨论了插值法在多层评级数据修正中的应用，通过运用4种不同的插值修正方法（分段线性插值法、拉格朗日插值法、牛顿插值法、埃尔米特插值法）对葡萄酒的感官评级数据进行了两层数据修正,确定了最终的评级分数。数据结果表明，多层分段线性插值修正法最好，具有计算复杂度低、所需条件少、应用范围广、易于操作等优点。

插值法； 数据修正； 多层评级； 感官评级

在现实生活中，人们经常需要对现有的数据结果，按照等级要求做出整体的评价。例如，根据学生分数或教师工作量划分优秀、良好、合格、不合格4个等级；根据品酒师的感官评分判断葡萄酒的A、B、C 3个等级，并且各个等级样品数量满足给定比例要求，但是原始数据无法同时满足这些需求。例如要评出5个优秀教师，要求分数在90分以上，而原始分数在90分以上的人数小于5，所以需要对原始数据进行修正后再评级。本文受到涂俐兰、黄丹的《插值法在数据修正中的应用》[1]和陈灵娟、张智丰、傅琳的《各种插值法在数据修正应用中的比较》[2]文献的启发，结合他们提到的分段线性插值法、拉格朗日插值法和牛顿插值法，以及文献《数值分析》[5]中的埃尔米特插值法，提出多层插值修正六步骤算法。进一步以红葡萄酒[3]的感官评级为例来给出了多层次插值修正法的数值结果。……