1.一种基于葡萄酒制品品质范围获取原料品质范围的方法，其特征在于，所述方法包括： 获取酿酒葡萄原料和葡萄酒制品的国家标准数据和行业标准数据； 根据所述国家标准数据和所述行业标准数据建立酿酒葡萄原料和葡萄酒制品的指标体系； 根据所述指标体系和预设抽样方式获取试验酿酒葡萄原料，并采集所述试验酿酒葡萄原料中各项指标值生成酿酒葡萄原料样本集； 基于所述指标体系通过所述试验酿酒葡萄原料进行酿造试验获取试验葡萄酒制品，并采集所述试验葡萄酒制品中各项指标值生成葡萄酒制品样本集； 根据所述酿酒葡萄原料样本集和所述葡萄酒制品样本集建立样本数据库； 基于所述样本数据库，采用葡萄酒原料指标范围的数据驱动模型分析算法获取酿酒葡萄原料品质指标范围。 2.如权利要求1所述的基于葡萄酒制品品质范围获取原料品质范围的方法，其特征在于，所述基于所述指标体系通过所述试验酿酒葡萄原料进行酿造试验获取试验葡萄酒制品，并采集所述试验葡萄酒制品中各项指标值生成葡萄酒制品样本集的步骤，具体包括： 根据所述指标体系获取所述葡萄酒制品的历史工艺流程； 根据预设工艺条件从所述历史工艺流程中提取所述葡萄酒制品的目标工艺流程； 基于所述目标工艺流程根据所述试验酿酒葡萄原料进行酿造试验，获取试验葡萄酒制品； 从所述试验葡萄酒制品中采集各项指标值生成所述试验葡萄酒制品样本集。 3.如权利要求2所述的基于葡萄酒制品品质范围获取原料品质范围的方法，其特征在于，所述基于所述样本数据库，采用葡萄酒原料指标范围的数据驱动模型分析算法获取酿酒葡萄原料品质指标范围的步骤，具体包括： 从所述样本数据库中提取所述酿酒葡萄原料样本集和所述葡萄酒制品样本集，并将所述酿酒葡萄原料样本集中的指标设置为预测变量，所述葡萄酒制品样本集的指标设置为响应变量； 基于所述预测变量及所述响应变量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葡萄酒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酿酒葡萄原料品质标准优化模型； 根据所述酿酒葡萄原料品质标准优化模型确定酿酒葡萄原料品质指标范围。 4.如权利要求3所述的基于葡萄酒制品品质范围获取原料品质范围的方法，其特征在于，所述基于所述预测变量及所述响应变量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的步骤，具体包括： 基于所述预测变量及所述响应变量对所述样本数据库中的样本集进行标准化处理，获得标准化酿酒葡萄原料样本集和标准化葡萄酒制品样本集； 对所述标准化酿酒葡萄原料样本集中的标准化酿酒葡萄原料样本数据进行主成分降维，获得目标酿酒葡萄原料样本数据和主成分因子载荷矩阵； 从所述目标酿酒葡萄原料样本数据中提取目标酿酒葡萄原料指标； 根据所述主成分因子载荷矩阵将所述目标酿酒葡萄原料指标映射为酿酒葡萄原料品质指标； 将所述目标酿酒葡萄原料样本数据、所述标准化葡萄酒制品样本集、所述酿酒葡萄原料品质指标作为目标数据。 5.如权利要求4所述的基于葡萄酒制品品质范围获取原料品质范围的方法，其特征在于，所述基于所述目标数据对葡萄酒制品品质指标进行预测，并获取预测过程中的计算数据的步骤，具体包括： 根据所述目标酿酒葡萄原料样本数据和所述标准化葡萄酒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，获得葡萄酒制品品质指标对应的预测模型； 从所述标准化葡萄酒制品样本集中提取目标葡萄酒制品指标，并基于预设系数矩阵确定所述目标葡萄酒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所述预测过程中的计算数据。 6.如权利要求5所述的基于葡萄酒制品品质范围获取原料品质范围的方法，其特征在于，所述根据所述计算数据和预设优化目标构建酿酒葡萄原料品质标准优化模型的步骤，具体包括： 查找所述酿酒葡萄原料品质指标对应的酿酒葡萄原料品质的理化性质数据，并基于所述理化性质数据确定酿酒葡萄原料限制约束； 基于所述预测模型和预设目标食品品质要求，确定葡萄酒制品限制约束； 根据所述拟合优度对所述葡萄酒制品限制约束进行修正，获得目标葡萄酒制品限制约束； 根据多个目标酿酒葡萄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； 将所述酿酒葡萄原料限制约束、所述葡萄酒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酿酒葡萄原料品质标准优化模型。 7.如权利要求6所述的基于葡萄酒制品品质范围获取原料品质范围的方法，其特征在于，所述根据所述酿酒葡萄原料品质标准优化模型确定酿酒葡萄原料品质指标范围的步骤，具体包括： 基于线性加权法将所述酿酒葡萄原料品质标准优化模型转化为单目标酿酒葡萄原料品质标准优化模型； 根据所述单目标酿酒葡萄原料品质标准优化模型对所述标准化酿酒葡萄原料样本数据进行四分位数计算，获得四分位数计算结果数据； 根据所述四分位数计算结果数据和所述酿酒葡萄原料品质标准优化模型确定调控模型； 根据所述调控模型确定酿酒葡萄原料品质指标范围。 8.如权利要求7所述的基于葡萄酒制品品质范围获取原料品质范围的方法，其特征在于，所述根据所述四分位数计算结果数据和所述酿酒葡萄原料品质标准优化模型确定调控模型的步骤，具体包括： 从所述四分位数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酿酒葡萄原料品质标准优化模型进行调控，获得所述调控模型。 9.如权利要求8所述的基于葡萄酒制品品质范围获取原料品质范围的方法，其特征在于，所述根据所述调控模型确定酿酒葡萄原料品质指标范围的步骤，具体包括： 根据所述调控模型计算酿酒葡萄原料品质指标下界值和酿酒葡萄原料品质指标上界值； 对所述酿酒葡萄原料品质指标下界值和所述酿酒葡萄原料品质指标上界值进行反标准化处理； 根据处理结果确定酿酒葡萄原料品质指标范围。 10.一种基于葡萄酒制品品质范围获取原料品质范围的装置，其特征在于，所述装置包括： 数据获取模块，用于获取酿酒葡萄原料和葡萄酒制品的国家标准数据和行业标准数据； 体系建立模块，用于根据所述国家标准数据和所述行业标准数据建立酿酒葡萄原料和葡萄酒制品的指标体系； 原料采集模块，用于根据所述指标体系和预设抽样方式获取试验酿酒葡萄原料，并采集所述试验酿酒葡萄原料中各项指标值生成酿酒葡萄原料样本集； 制品试验模块，用于基于所述指标体系通过所述试验酿酒葡萄原料进行酿造试验获取试验葡萄酒制品，并采集所述试验葡萄酒制品中各项指标值生成葡萄酒制品样本集； 样本构建模块，用于根据所述酿酒葡萄原料样本集和所述葡萄酒制品样本集建立样本数据库； 标准确定模块，用于基于所述样本数据库，采用葡萄酒原料指标范围的数据驱动模型分析算法获取酿酒葡萄原料品质指标范围。
