枣专家在对枣果实进行研究时，对枣果实品质判定是一项重要的研究课题，判定结果具有重要的实际意义，不仅为该品种枣果实的销售方向、选育品种、合理补充营养等提供理论研究依据，还为枣农的实际生产提供了参考，而且处于基层的农业技术人员时刻关注枣果实的生长并随时解答枣农提出的问题，积极提出建议，枣果实品质判定平台针对不同用户类型提供了枣品质判定服务平台。　　枣果实的因子属性有很多，在对枣果实进行研究过程中，规范的数据采集是研究的基础，但是在数据收集过程中，程序复杂，非常耗费时间，工作效率低下;而且由于个人教育素质、个人经验不同，结果必然会出现不一致。为了预防上述问题的出现，我们可以结合计算机技术实现数据处理自动化以及规范化，这样就不会每年重复的整理加工，只需要将新采集的数据进行插入更新，或对系统进行定时的修改，既可以判定该枣果实品质的优劣，方便、快捷，这就是论文研究的枣果实品质判定系统。　　目前，获得的样本数据是枣专家到果园对大量的枣果实进行品尝、观察并且采用的是手工记录的方式，以文本的形式存储。未经处理的样本数据中含有大量丢失数据、空白数据和格式不规范以及属性不一致的数据。为了使这些数据符合算法对数据格式的要求，在设计决策系统的设计过程中，必须对数据进行预处理。　　论文对专家提供样本数据中存在的噪声数据、空白数据进行了预处理，根据专家的赋值规则库将文本信息转化为数字信息，完成原始数据的变换——最大最小规范化，该算法之后我们将样本数据规范到0-1的区间，并且对新旧区间的数据行对比检测，尚未发现误差。　　根据枣果实平台的需求分析，完成概念模型（E-R图）、逻辑模型的设计，规划并设计枣果实的品种、因子、属性值等原始样本数据表、规范样本数据表、判定结果表和用户信息表等来存放数据，并采用Oracle数据库管理系统实现了该数据库。　　利用Oracle数据库的装载工具Server*loader，将样本源数据表格装载入库，然后采用Java面向对象程序设计技术，通过JDBC调用源数据进行处理。　　论文通过对决策树、因子分析以及竞争决策算法的研究，结合判定系统的特点，最终选用竞争决策算法对枣果实进行判定。在具体的实现过程中，根据枣专家的建议将枣果实品质分为4个级别:特优、优、良、普通。算法结合专家给出的枣果实属性权重，计算出各因子属性的标准值，并求解其与实际测量的属性值之间的差值，根据差值比较实现对枣果实品质的判定的分类。　　论文分析枣果实品质判定的研究现状，设计合理的枣果实品质判定算法，结合信息技术知识完成部分枣果实品质的判定。