基于大數(shù)據(jù)分析的茶葉質量評估

王宇

（眉山職業(yè)技術學院，四川眉山620010）

基于大數(shù)據(jù)分析的茶葉質量評估

王宇

（眉山職業(yè)技術學院，四川眉山620010）

茶葉是我國的特色產(chǎn)業(yè)，已經(jīng)成為家家戶戶日常飲用和待客過程中不可或缺的重要物品。茶葉質量既關系到人們飲茶的口感，也關系到我國的食品健康安全，更關系到茶葉生產(chǎn)商的品牌形象和信譽。近年來，隨著市場競爭的加劇，質量已經(jīng)成為各大品牌商獲得市場空間的前提和保障。本文以大數(shù)據(jù)分析為平臺，對網(wǎng)絡背景下的茶葉種植狀況和生產(chǎn)情況進行評估，從而對茶葉種植和生產(chǎn)流程進行控制，并對我國茶葉種植和生產(chǎn)過程中的不足進行彌補，為人們提供優(yōu)質茶源，為茶葉生產(chǎn)提供良好的物質保障，提升我國茶葉的國際知名度和市場競爭力。

大數(shù)據(jù)分析；茶葉質量評估；云計算；數(shù)據(jù)網(wǎng)絡

茶葉是我國的一大傳統(tǒng)型產(chǎn)業(yè)，其既關系到茶加工企業(yè)的生存和發(fā)展，又關系到與茶相關的邊緣產(chǎn)品的開發(fā)和生產(chǎn)。茶葉的產(chǎn)量和質量決定了我國茶葉市場的發(fā)展動向。但是，氣候條件、環(huán)境條件和生態(tài)條件的不穩(wěn)定性，使我國茶葉在生產(chǎn)和開發(fā)過程中存在諸多問題。茶葉質量是茶葉加工企業(yè)獲得市場空間的基礎，也是人們享受到綠色茶源的基本前提。政府和相關部門要結合茶葉發(fā)展過程中的諸多訴求，對茶葉種植和生產(chǎn)過程進行監(jiān)測，確保對其種植和生產(chǎn)過程中的每一個環(huán)節(jié)進行有效的把控，進而充分發(fā)揮我國茶產(chǎn)業(yè)的市場潛力。但是，依托于傳統(tǒng)的茶葉種植和生產(chǎn)方式對茶葉進行人工現(xiàn)場采樣、評估和監(jiān)測等，會耗費大量的人力和物力，并且受到外部因素制約，采樣效果比較差，進而影響茶葉的整體質量評估效率。計算機技術和網(wǎng)絡技術的快速發(fā)展為茶質量評估提供了廣闊的空間，使茶葉質量評估過程中得以對網(wǎng)絡技術和計算機基礎進行充分應用，進而提升了其質量評估的整體效益。相關人員可以借助網(wǎng)絡技術對天氣、溫度、濕度和病蟲害等不可控信息進行收集和整理，進而結合相關數(shù)據(jù)對其進行分析和預測，實現(xiàn)大數(shù)據(jù)背景下，以茶葉種植和生產(chǎn)為基礎的茶葉質量評估，提高我國的茶葉和茶產(chǎn)品供應質量。

1　茶葉質量評估的重要性

茶葉是我國國民經(jīng)濟發(fā)展過程中的重要組成部分，具有豐富的歷史內涵和文化內涵。而茶葉質量又是我國茶產(chǎn)業(yè)發(fā)展過程中的主要要素。茶葉質量直接關系到人們的飲茶健康和安全。近年來，消費觀念發(fā)生了轉變，人們對茶葉質量提出了更高的要求，政府也不斷凈化茶葉市場環(huán)境，以確保茶產(chǎn)品質量安全，最大程度維護消費者的利益。茶葉質量關系到茶企業(yè)的效益，也關系到國內外消費者對中國茶葉的整體認可度。借助茶葉種植和茶葉生產(chǎn)開發(fā)對茶葉質量進行評估，能夠凈化茶葉市場環(huán)境，降低人們日常飲茶過程中的安全隱患，推進我國茶產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展。同時，對茶葉質量進行評估，能夠從根本上推動我國傳統(tǒng)茶葉種植技術的變革，使相關技術人員積極研發(fā)新型茶葉種植和開發(fā)技術，減少茶葉種植過程中易溶于水的農藥使用量，確保百姓真正喝到放心茶和安心茶。

2　系統(tǒng)的構建

2.1大數(shù)據(jù)分析與云計算

茶葉質量評估過程中，大數(shù)據(jù)分析的應用原理是借助非結構化和無規(guī)律性的數(shù)據(jù)篩選，對有效的茶葉數(shù)據(jù)信息進行提取，將其廣泛應用到茶葉種植、生產(chǎn)和銷售等各個環(huán)節(jié)，進而提升我國茶葉產(chǎn)業(yè)的整體發(fā)展效益。大數(shù)據(jù)分析并不是對茶葉質量評估過程中的相關數(shù)據(jù)進行隨機抽取，而是對所有數(shù)據(jù)進行全面分析。因此，在大數(shù)據(jù)背景下，對茶葉質量進行評估，可以不受采集過程中主觀采集方式和樣本等因素的影響，從根本上提升了數(shù)據(jù)分析結果的準確性。近年來，隨著數(shù)據(jù)分析在茶葉質量評估過程中的廣泛應用，出現(xiàn)了越來越多的分析方式。例如，谷歌公司通過借助互聯(lián)網(wǎng)對網(wǎng)絡環(huán)境背景下的流感數(shù)據(jù)進行分析，進而應用聚合方式對流感發(fā)展情況進行預測，提升了數(shù)據(jù)分析的準確性。同理，借助大數(shù)據(jù)分析技術對網(wǎng)絡上的茶葉信息進行整合，并結合茶企業(yè)本身的發(fā)展特色，選擇合理的茶葉質量分析方式，對茶葉質量進行評估和預測。

云計算是一種分布式平行計算方法，其能夠同時對多種數(shù)據(jù)信息進行處理，并確保數(shù)據(jù)的處理效率和質量。在茶葉質量評估過程中，應用云計算，能夠提升茶葉質量分析速度和計算效率，降低茶葉質量評估過程中的成本。云計算的開發(fā)平臺和應用過程都比較簡單，并且具有容錯性和節(jié)點擴充方面的優(yōu)勢。

2.2平臺設計框架

在云計算背景下進行大數(shù)據(jù)處理，能夠借助網(wǎng)絡對茶葉質量評估中涉及到的相關要素進行分析和處理，并實現(xiàn)數(shù)據(jù)的導入和導出。其主要特點表現(xiàn)在以下幾個方面。首先，其借助Hadoop進行存儲，并將其作為存儲中心，通過多個數(shù)據(jù)源對相關數(shù)據(jù)進行讀取。其次，借助流分析技術實現(xiàn)各種實時數(shù)據(jù)的分析和處理。第三，對經(jīng)過處理的數(shù)據(jù)進行導出操作，并將相關數(shù)據(jù)庫作為其導出對象。第四，實現(xiàn)茶葉質量評估過程中，不同數(shù)據(jù)類型的協(xié)同分析，進而提供有用的茶葉質量評估信息。

大數(shù)據(jù)平臺主要包括數(shù)據(jù)層、數(shù)據(jù)處理層和管理層。數(shù)據(jù)層主要是以流的形式，將茶葉質量評估過程中涉及到的相關數(shù)據(jù)發(fā)送到數(shù)據(jù)處理層。數(shù)據(jù)處理層是在云計算平臺背景下，對數(shù)據(jù)層傳入的數(shù)據(jù)流進行分析和處理。管理層主要是將茶葉質量評估中的相關數(shù)據(jù)進行管理，進而將其處理結果傳送給終端客戶。以DAP為平臺，對不同茶葉質量評估方法進行考慮和應用，進而借助相關技術支持，對茶葉質量評估相關執(zhí)行方案進行確定，從而以大數(shù)據(jù)分析為依托，進行茶葉質量的評估和預測。

3　關鍵技術

3.1數(shù)據(jù)層

數(shù)據(jù)層涵蓋的工作內容和要素比較多。其主要在茶葉質量評估中對茶葉種植和生產(chǎn)過程中涉及到的相關數(shù)據(jù)進行采集和篩選，并借助互聯(lián)網(wǎng)平臺，對茶葉的相關過濾和提取數(shù)據(jù)執(zhí)行情況進行監(jiān)控。應用Hadoop分布式文件系統(tǒng)對處理過的茶葉數(shù)據(jù)信息進行存儲。以云計算為背景，數(shù)據(jù)層能夠實現(xiàn)網(wǎng)絡茶葉數(shù)據(jù)資源的快速采集、整理和更改，進而提高茶葉質量評估過程中的數(shù)據(jù)處理質量和效率，并且操作過程也比較簡單。

在大數(shù)據(jù)背景下對相關茶葉信息采集和分析，一般會對茶葉種植過程中涉及到的環(huán)境和生態(tài)等相關要素進行提取。茶葉種植過程中，影響茶葉質量的因素包括自然環(huán)境、土壤、大氣環(huán)境、氣候和工藝流程等。部分茶葉產(chǎn)地含有重金屬，其會對茶葉造成污染，同時，氣候變暖為病蟲害提供了生長空間，進而影響茶葉的種植質量和產(chǎn)量。在茶葉種植過程中，要嚴格遵循正確的種植流程和標準，對茶葉種植過程中的不利因素進行控制，最大程度避免氣候問題和病蟲害問題的影響，降低茶葉種植效益。利用計算機技術和網(wǎng)絡平臺，對茶葉種植過程中的相關影響要素進行收集和分析，進而借助數(shù)據(jù)分析平臺對相關數(shù)據(jù)進行采集、過濾和存儲。再加上茶企業(yè)往年發(fā)展過程中的茶葉質量評估經(jīng)驗，對茶葉種植和生產(chǎn)過程中的質量進行全面控制，從而凈化茶葉市場，為人們供應優(yōu)質茶葉和茶源，推進我國茶文化傳播和茶產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展。

3.2數(shù)據(jù)處理層

數(shù)據(jù)處理層主要是對經(jīng)過數(shù)據(jù)層處理之后的相關茶葉數(shù)據(jù)進行分析，進而最大程度確保茶葉質量評估的準確性和合理性。筆者以關聯(lián)模型作為茶葉質量評估過程中的核心技術，進行相關操作。

將不同時間和地點背景下的相關氣象生態(tài)信息數(shù)據(jù)向量用X進行假設而茶葉質量數(shù)據(jù)用向量Y進行假設。其中，（X，Y）=X∪Y，任意向量M?（X，Y），其中Supp（M）=Count（M）為M支持度，在向量集合｛（X，Y）｝中，M的出現(xiàn)次數(shù)用Count（M）表示；針對任意向量，我們將Xi→Yi的關聯(lián)可信度定義為Conf（Xi→Yi）/Supp（Xi）；將可信度閾值設為λ，將關聯(lián)規(guī)則集合定義為｛Xk→Yk｝=｛Xk，Yk｝，whereConf（Xk→Yk）≥λ。該模型的執(zhí)行流程為：

首先，借助數(shù)據(jù)層對各種數(shù)據(jù)向量集進行過濾分析。

其次，將閾值設置為λ，計算規(guī)則集合為｛Xk，Yk｝，其中｛Xk｝為條件集合。

第三，將當前需要評估的條件數(shù)據(jù)設定為X，需要對X與集合｛Xk｝各個向量的Jaccard相似度進行計算，并對Xm的條件向量進行計算。

該計算模型是在MaoReduce和Hadoop框架云計算背景下，通過并行處理技術對茶葉種植和生產(chǎn)過程中的成本進行降低，進而確保在單個節(jié)點背景下對相關數(shù)據(jù)進行處理。

3.3管理層

大數(shù)據(jù)分析背景下的茶葉質量評估是通過SOA思想設計而成的。面向茶葉質量評估過程中的需要對有關數(shù)據(jù)進行增加和刪除。前臺頁面是借助HTML完成相關設計工作的，其能夠確保與移動設備之間的互動和訪問，通過借助大數(shù)據(jù)工作流思路對相關數(shù)據(jù)信息進行挖掘。進而縮短分析過程和數(shù)據(jù)結果導入時間，提升茶葉質量評估效率。同時，該模式背景下，也為移動終端交互提供了相應的支持，以確保對茶葉種植過程中的相關信息進行快速而準確的獲得，從而提升茶葉的整體種植和生產(chǎn)效益。

4　結語

大數(shù)據(jù)平臺的應用改變了我國傳統(tǒng)的粗放型茶葉種植和生產(chǎn)模式，很大程度上提高了茶葉種植效率和市場效益。其能夠通過對相關信息數(shù)據(jù)技術的應用，提升茶葉種植過程中的可預測性。傳統(tǒng)茶葉監(jiān)測方式比較落后，其監(jiān)測過程中受到諸多因素的限制，很難確保整體監(jiān)測質量和效率。大數(shù)據(jù)背景下的質量監(jiān)測平臺是網(wǎng)絡時代背景下我國茶葉種植和茶產(chǎn)業(yè)發(fā)展過程中的必然。當前，我國在茶葉質量評估層面已經(jīng)取得了相應的技術成就，相關科研機構和部門要結合我國茶葉種植和發(fā)展狀況，提升茶葉質量評估過程中的技術性和先進性，促進我國茶產(chǎn)業(yè)的健康快速發(fā)展。

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王宇（1982-），女，四川眉山人，研究生，講師，研究方向：計算機、課程與教學論、計算機輔助教學與管理。