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農(nóng)業(yè)機械質(zhì)量控制數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應用

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農(nóng)業(yè)機械質(zhì)量控制數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應用

摘要:信息時代的來臨,使得信息技術(shù)在人們生產(chǎn)生活中更加深入和廣泛地發(fā)揮作用,包括農(nóng)業(yè)機械領(lǐng)域的生產(chǎn)建設(shè),信息技術(shù)在質(zhì)量控制中的重要性日益凸顯。將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)用于農(nóng)業(yè)機械的質(zhì)量控制過程,這已經(jīng)成為業(yè)內(nèi)進行相關(guān)管理的重要途徑,也對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)產(chǎn)生有力的推動作用。該文針對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在農(nóng)業(yè)機械質(zhì)量控制中的具體應用進行較為系統(tǒng)的分析,對其實現(xiàn)的方式和方法進行詮釋,有較強的針對性和適用性,對相關(guān)研究有一定的借鑒價值。

關(guān)鍵詞:農(nóng)業(yè)機械;質(zhì)量控制;數(shù)據(jù)挖掘;應用

農(nóng)業(yè)機械的質(zhì)量直接決定了整個生產(chǎn)過程的效率,同時也對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的成本控制產(chǎn)生較大影響,為進一步提升農(nóng)業(yè)機械的運行質(zhì)量及其穩(wěn)定性,需要采取一些必要的技術(shù)對整個質(zhì)量控制進行管理,實現(xiàn)管理的科學化和效益化。傳統(tǒng)質(zhì)量控制方法更多是就事論事地解決問題,只有故障發(fā)生才能進行相應的維護和檢修,效率低,成本高。采取數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以對整個農(nóng)業(yè)機械的整個運營狀態(tài)進行全面管理和有效控制,實現(xiàn)更為精準的質(zhì)量控制效果。

1數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)概述

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是基于信息技術(shù)的數(shù)據(jù)管理技術(shù),從根源上看,該技術(shù)屬于數(shù)據(jù)庫技術(shù)范疇,是針對大量、片面、模糊、存在干擾的實際應用數(shù)據(jù),提取各種有價值的數(shù)據(jù)的高級處理過程。這些數(shù)據(jù)的處理所依據(jù)的規(guī)則包括了統(tǒng)計學、人工智能和數(shù)據(jù)庫等一系列技術(shù)的整合,是典型的交叉學科,并在很多領(lǐng)域取得了非常大的成就。就農(nóng)業(yè)機械質(zhì)量控制而言,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以對農(nóng)業(yè)機械的應用情況和故障信息等進行綜合分類管理,使得整個農(nóng)業(yè)機械質(zhì)量控制的大量雜亂信息被合理化處理,得出的結(jié)果有助于對農(nóng)業(yè)機械的檢修維護,提高農(nóng)業(yè)機械的工作穩(wěn)定性和使用壽命。

2數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在農(nóng)業(yè)機械質(zhì)量控制中的應用

近些年來,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)得以迅速發(fā)展并廣泛應用,并對很多領(lǐng)域產(chǎn)生了革命性的推動作用,使得傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)在新技術(shù)的整合下其實際生產(chǎn)力水平得到極大發(fā)展。農(nóng)業(yè)機械質(zhì)量控制采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),可以有效提升整體控制水平,為生產(chǎn)效益提供更為有力的保障。

2.1數(shù)據(jù)挖掘中的算法選擇

在數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中,分類算法是最常用的一種算法選擇,在該算法中將農(nóng)業(yè)機械質(zhì)量控制問題作為一個事件的歸類,并采用分類模型對該事件進行描述和分析。同時,也需要基于這些分類數(shù)據(jù)對其他未知信息內(nèi)容進行預測,使得一些存在偏差和噪聲的信息數(shù)據(jù)內(nèi)容能夠得到充分補償,對整個故障以及檢修等情況的計算和質(zhì)量管理形成總體保障效果。對數(shù)據(jù)挖掘進行分類計算的直接目的就是基于對輸入數(shù)據(jù)的合理化分析,形成對數(shù)據(jù)源信息特性的有效歸納和梳理,為每一個類別確定唯一對應且描述準確的模型,這些模型以數(shù)學建模的方式進行展現(xiàn)。完成系統(tǒng)的建模后,就能夠?qū)λ涗浀臄?shù)據(jù)進行進一步的細化分析整理,因為不同的類別中已經(jīng)形成了較大的一致性,因而使得這種分析處理可以實現(xiàn)高質(zhì)量和高效率。這在實際的數(shù)據(jù)挖掘中有著非常重要的價值,也是采取相應數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的關(guān)鍵基礎(chǔ)。

2.2農(nóng)業(yè)機械質(zhì)量控制應用處理

具體的農(nóng)業(yè)機械質(zhì)量控制應用可以包括以下幾個步驟:

2.2.1原始數(shù)據(jù)整理利用原始數(shù)據(jù)直接進行數(shù)據(jù)挖掘幾乎是不可能的,因此,數(shù)據(jù)預處理模塊功能在整個系統(tǒng)是必要環(huán)節(jié),其可以為數(shù)據(jù)挖掘算法提供完整準確并有一定針對性的數(shù)據(jù)內(nèi)容。農(nóng)業(yè)機械質(zhì)量控制系統(tǒng)中所得的數(shù)據(jù)來自生產(chǎn)單位不同數(shù)據(jù)庫系統(tǒng),信息內(nèi)容非常龐雜,采集和加工的方法有別,數(shù)據(jù)描述的格式也各不相同。很多原始數(shù)據(jù)的屬性值缺失或者不確定,還存在含有噪聲和維度高的問題。要對原始數(shù)據(jù)進行整理,確定數(shù)據(jù)挖掘所需的數(shù)據(jù)源。

2.2.2建立挖掘數(shù)據(jù)庫確定要挖掘的數(shù)據(jù)源,進行數(shù)據(jù)收集。在系統(tǒng)中,數(shù)據(jù)源是經(jīng)過整理后的產(chǎn)品故障信息數(shù)據(jù)庫。數(shù)據(jù)分布在不同的數(shù)據(jù)庫中,合并與整合是把來自不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)合并到同一個數(shù)據(jù)挖掘庫中,并且要使那些沖突和不一致的數(shù)據(jù)一致化。由于不同的數(shù)據(jù)庫間的數(shù)據(jù)定義和使用上存在巨大的差異,使用數(shù)據(jù)集成的原則進行處理。盡可能賦予屬性名和屬性值明確的含義,以形成統(tǒng)一數(shù)據(jù)源的屬性值,多個數(shù)據(jù)源合并時要把相同屬性值統(tǒng)一起來。需要去除重復屬性,原始數(shù)據(jù)中會出現(xiàn)意義相同或者可以用于表示同一信息的多個屬性。在此基礎(chǔ)上進行數(shù)據(jù)離散化,對于給定的數(shù)據(jù)屬性,概念分層定義了該屬性的一個離散化。概念分層可以用來歸約數(shù)據(jù)。由于產(chǎn)品故障信息數(shù)據(jù)庫中的屬性大多具有有限的不同值,可以生成分類屬性的概念分層。

3結(jié)語

綜上所述,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)廣泛用于各個領(lǐng)域,在農(nóng)業(yè)機械質(zhì)量控制方面,通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的充分運用,能夠?qū)崿F(xiàn)對相關(guān)信息的綜合處理,克服傳統(tǒng)質(zhì)量控制的雜亂狀態(tài),實現(xiàn)故障檢修和維護的高效益控制。我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域在實現(xiàn)規(guī)?;l(fā)展中,對于農(nóng)業(yè)機械的質(zhì)量需求越來越高,通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的充分利用,對于整個農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的信息化和智能化建設(shè)也有巨大的影響,是提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力重要的保障方式。

參考文獻:

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作者:劉劍洋 單位:黑龍江省撫遠縣二道河農(nóng)場