1. 毕业设计（论文）主要目标：
蓝莓作为一种有保护眼睛、增强免疫、减缓衰老功能的水果，近些年来受到大众的欢迎。蓝莓果实色泽美丽、悦目，风味独特，酸甜适度，又具有香爽宜人的香气，其中常规营养成分含量十分丰富，矿物质和微量元素含量也相当可观，因而国际粮农组织将其列为人类五大健康食品之一。
蓝莓的品质直接影响了蓝莓的口感，所以找到影响蓝莓品质的因素是很关键的。不同的地区有着不同的土壤环境，不同的土壤环境导致蓝莓根部微量元素、叶片的微量元素、果实中的微量元素等元素的含量是不同的。结合现有的数据、使用大数据分析方式，掌握这些因素对蓝莓品质的影响，这样就有利于提高蓝莓的品质。
综上所述，本设计的目标就是根据现有的数据（蓝莓的品质随着地区因素、土壤因素等因素变化而变化的数据），结合机器学习的算法，挖掘出蓝莓品质和这些因素之间的相关性，利用线性回归和模型预测找到最佳模型，并将这一模型运用到生产实际，从而生产出质量上乘的蓝莓。2. 毕业设计（论文）主要内容：
随着大数据的不断发展，数据分析在各行各业中得以运用。同样在农业方面，互联网的渗透颠覆了传统的农业模式。本设计是为了通过对全国蓝莓数据进行处理与分析，挖掘出与蓝莓品质因素相关的地区因素、土壤因素、叶片因素、根部因素等因素对果实的品质的影响，从而提高蓝莓的产量。
为了获取蓝莓的品质与这些因素之间的关联,可以借助python中功能强大的函数。Python中的Person模块中的corr函数，能够挖掘出自变量和因变量之间的相关性。在排除多重因子共同作用的影响下，利用seaborn模块中的pairplot函数，可以得到能够直观体现自变量和因变量之间关联的散点图和预测曲线。为了让图象具有说服力，使用seaborn模块中的LinearRegression库，直接求出影响某一品质各个元素的权重比。删除没有影响的因子，使用梯度下降法对相关性因子进行曲线拟合，获得一个理想的模型，同时为了解决拟合过程中的过拟合和欠拟合的情况，借助岭回归和局部加权回归方法从而得到精准的模型。
3. 主要参考文献
[1]王颖,李金,王磊,徐成振,才忠喜.基于机器学习的microRNA预测方法研究进展[J].计算机科学,2015,42(02):7-13.
[2]张鸿宾.计算学习理论及其应用(1)[J].计算机科学,1992(02):59-63.
[3]朝乐门,邢春晓,王雨晴.数据科学与大数据技术专业特色课程研究[J].计算机科学,2018,45(03):3-10.
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