基于Python的烟叶指标评价系统设计

针对烟草原料评价方式不一、标准不一导致烟叶评价混乱等问题,本文通过利用多种分析方法与机器学习方法,设计一套基于Python的烟叶指标数据管理评价系统。系统采用主成分分析法对烟叶指标数据进行预处理提取主要特征;采用模糊综合评价法对烟叶指标进行离散处理,通过计算余弦距离来评判样本在整体烟叶质量体系中的位置;采用人工神经网络方法对烟叶指标数据特征组成的训练集进行训练,从而实现对感官指标得分进行预测。系统实现了对数据的管理和对指标进行分析评价等功能,有效减少工作量和提升了烟草评分的准确度和科学性。