1.一种求解米粉原料指标范围的数据驱动模型分析方法，其特征在于，所述求解米粉原料指标范围的数据驱动模型分析方法包括以下步骤： 获取根据米粉原料指标及米粉制品指标构建的样本数据库； 对所述样本数据库中的数据进行预处理，获得处理后的目标数据； 基于所述目标数据对米粉制品品质指标进行预测，并获取预测过程中的计算数据； 根据所述计算数据和预设优化目标构建米粉原料品质标准优化模型； 根据所述米粉原料品质标准优化模型确定米粉原料品质指标范围。 2.如权利要求1所述的求解米粉原料指标范围的数据驱动模型分析方法，其特征在于，所述对所述样本数据库中的数据进行预处理，获得处理后的目标数据，具体包括： 从所述样本数据库中提取米粉原料样本集和米粉制品样本集； 分别对所述米粉原料样本集和所述米粉制品样本集进行标准化处理，获得标准化米粉原料样本集和标准化米粉制品样本集； 获取所述标准化米粉原料样本集中的标准化米粉原料样本数据； 对所述标准化米粉原料样本数据进行主成分降维，获得目标米粉原料样本数据和主成分因子载荷矩阵； 从所述目标米粉原料样本数据中提取目标米粉原料指标； 根据所述主成分因子载荷矩阵将所述目标米粉原料指标映射为米粉原料品质指标； 将所述目标米粉原料样本数据、所述标准化米粉制品样本集、所述米粉原料品质指标作为目标数据。 3.如权利要求2所述的求解米粉原料指标范围的数据驱动模型分析方法，其特征在于，所述基于所述目标数据对米粉制品品质指标进行预测，并获取预测过程中的计算数据，具体包括： 根据所述目标米粉原料样本数据和所述标准化米粉制品样本集生成多元线性回归模型的训练集； 根据所述训练集对所述多元线性回归模型进行训练，获得米粉制品品质指标对应的预测模型； 从所述标准化米粉制品样本集中提取目标米粉制品指标，并基于预设系数矩阵确定所述目标米粉制品指标对应的回归函数； 根据所述回归函数确定拟合优度； 将所述预测模型和所述拟合优度作为计算数据。 4.如权利要求3所述的求解米粉原料指标范围的数据驱动模型分析方法，其特征在于，所述根据所述计算数据和预设优化目标构建米粉原料品质标准优化模型，具体包括： 查找所述米粉原料品质指标对应的米粉原料品质的理化性质数据，并基于所述理化性质数据确定米粉原料限制约束； 基于所述预测模型和预设目标食品品质要求，确定米粉制品限制约束； 根据所述拟合优度对所述米粉制品限制约束进行修正，获得目标米粉制品限制约束； 根据多个目标米粉原料指标构建高维目标空间，并在所述高维目标空间中设置扩散因子； 根据所述扩散因子和预设目标区域要求确定扩散因子约束； 将所述米粉原料限制约束、所述目标米粉制品限制约束和所述扩散因子约束作为约束条件； 根据所述约束条件和预设优化目标构建米粉原料品质标准优化模型。 5.如权利要求4所述的求解米粉原料指标范围的数据驱动模型分析方法，其特征在于，所述根据所述米粉原料品质标准优化模型确定米粉原料品质指标范围，具体包括： 采用线性加权法将所述米粉原料品质标准化模型转化为单目标品质标准优化模型； 根据所述单目标品质标准优化模型对所述标准化米粉原料样本数据进行四分位数计算，获得计算结果数据； 根据所述计算结果数据和所述米粉原料品质标准化模型确定调控模型； 根据所述调控模型确定米粉原料品质指标范围。 6.如权利要求5所述的求解米粉原料指标范围的数据驱动模型分析方法，其特征在于，所述根据所述计算结果数据和所述米粉原料品质标准化模型确定调控模型，具体包括： 从所述计算结果数据中选取下四分位数据和上四分位数据； 根据所述下四分位数据和所述上四分位数据计算差值； 根据所述差值和预设标准化方法确定约束权重； 根据所述约束权重和所述扩散因子对所述扩散因子约束进行优化，获得目标扩散因子约束； 根据所述目标扩散因子约束对所述米粉原料品质标准优化模型进行调控，获得调控模型。 7.如权利要求5所述的求解米粉原料指标范围的数据驱动模型分析方法，其特征在于，所述根据所述调控模型确定米粉原料品质指标范围，具体包括： 根据所述调控模型计算米粉原料品质指标下界值和米粉原料品质指标上界值； 对所述米粉原料品质指标下界值和所述米粉原料品质指标上界值进行反标准化处理； 根据处理结果确定米粉原料品质指标范围。 8.一种求解米粉原料指标范围的数据驱动模型分析装置，其特征在于，所述求解米粉原料指标范围的数据驱动模型分析装置包括： 数据获取模块，用于获取根据米粉原料指标及米粉制品指标构建的样本数据库； 数据处理模块，用于对所述样本数据库中的数据进行预处理，获得处理后的目标数据； 指标预测模块，用于基于所述目标数据对米粉制品品质指标进行预测，并获取预测过程中的计算数据； 模型构建模块，用于根据所述计算数据和预设优化目标构建米粉原料品质标准优化模型； 范围确定模块，用于根据所述米粉原料品质标准优化模型确定米粉原料品质指标范围。 9.如权利要求8所述的求解米粉原料指标范围的数据驱动模型分析装置，其特征在于，所述数据处理模块，还用于从所述样本数据库中提取米粉原料样本集和米粉制品样本集； 所述数据处理模块，还用于分别对所述米粉原料样本集和所述米粉制品样本集进行标准化处理，获得标准化米粉原料样本集和标准化米粉制品样本集； 所述数据处理模块，还用于获取所述标准化米粉原料样本集中的标准化米粉原料样本数据； 所述数据处理模块，还用于对所述标准化米粉原料样本数据进行主成分降维，获得目标米粉原料样本数据和主成分因子载荷矩阵； 所述数据处理模块，还用于从所述目标米粉原料样本数据中提取目标米粉原料指标； 所述数据处理模块，还用于根据所述主成分因子载荷矩阵将所述目标米粉原料指标映射为米粉原料品质指标； 所述数据处理模块，还用于将所述目标米粉原料样本数据、所述标准化米粉制品样本集、所述米粉原料品质指标作为目标数据。 10.如权利要求9所述的求解米粉原料指标范围的数据驱动模型分析装置，其特征在于，所述指标预测模块，还用于根据所述目标米粉原料样本数据和所述标准化米粉制品样本集生成多元线性回归模型的训练集； 所述指标预测模块，还用于根据所述训练集对所述多元线性回归模型进行训练，获得米粉制品品质指标对应的预测模型； 所述指标预测模块，还用于从所述标准化米粉制品样本集中提取目标米粉制品指标，并基于预设系数矩阵确定所述目标米粉制品指标对应的回归函数； 所述指标预测模块，还用于根据所述回归函数确定拟合优度； 所述指标预测模块，还用于将所述预测模型和所述拟合优度作为计算数据。
