农业机械质量控制数据挖掘技术应用

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摘要：信息时代的来临，使得信息技术在人们生产生活中更加深入和广泛地发挥作用，包括农业机械领域的生产建设，信息技术在质量控制中的重要性日益凸显。将数据挖掘技术用于农业机械的质量控制过程，这已经成为业内进行相关管理的重要途径，也对农业生产产生有力的推动作用。该文针对数据挖掘技术在农业机械质量控制中的具体应用进行较为系统的分析，对其实现的方式和方法进行诠释，有较强的针对性和适用性，对相关研究有一定的借鉴价值。

关键词：农业机械；质量控制；数据挖掘；应用

农业机械的质量直接决定了整个生产过程的效率，同时也对农业生产的成本控制产生较大影响，为进一步提升农业机械的运行质量及其稳定性，需要采取一些必要的技术对整个质量控制进行管理，实现管理的科学化和效益化。传统质量控制方法更多是就事论事地解决问题，只有故障发生才能进行相应的维护和检修，效率低，成本高。采取数据挖掘技术可以对整个农业机械的整个运营状态进行全面管理和有效控制，实现更为精准的质量控制效果。

1数据挖掘技术概述

数据挖掘技术是基于信息技术的数据管理技术，从根源上看，该技术属于数据库技术范畴，是针对大量、片面、模糊、存在干扰的实际应用数据，提取各种有价值的数据的高级处理过程。这些数据的处理所依据的规则包括了统计学、人工智能和数据库等一系列技术的整合，是典型的交叉学科，并在很多领域取得了非常大的成就。就农业机械质量控制而言，数据挖掘技术可以对农业机械的应用情况和故障信息等进行综合分类管理，使得整个农业机械质量控制的大量杂乱信息被合理化处理，得出的结果有助于对农业机械的检修维护，提高农业机械的工作稳定性和使用寿命。

2数据挖掘技术在农业机械质量控制中的应用

近些年来，数据挖掘技术得以迅速发展并广泛应用，并对很多领域产生了革命性的推动作用，使得传统产业在新技术的整合下其实际生产力水平得到极大发展。农业机械质量控制采用数据挖掘技术，可以有效提升整体控制水平，为生产效益提供更为有力的保障。

2.1数据挖掘中的算法选择

在数据挖掘技术中，分类算法是最常用的一种算法选择，在该算法中将农业机械质量控制问题作为一个事件的归类，并采用分类模型对该事件进行描述和分析。同时，也需要基于这些分类数据对其他未知信息内容进行预测，使得一些存在偏差和噪声的信息数据内容能够得到充分补偿，对整个故障以及检修等情况的计算和质量管理形成总体保障效果。对数据挖掘进行分类计算的直接目的就是基于对输入数据的合理化分析，形成对数据源信息特性的有效归纳和梳理，为每一个类别确定唯一对应且描述准确的模型，这些模型以数学建模的方式进行展现。完成系统的建模后，就能够对所记录的数据进行进一步的细化分析整理，因为不同的类别中已经形成了较大的一致性，因而使得这种分析处理可以实现高质量和高效率。这在实际的数据挖掘中有着非常重要的价值，也是采取相应数据挖掘技术的关键基础。

2.2农业机械质量控制应用处理

具体的农业机械质量控制应用可以包括以下几个步骤：

2.2.1原始数据整理利用原始数据直接进行数据挖掘几乎是不可能的，因此，数据预处理模块功能在整个系统是必要环节，其可以为数据挖掘算法提供完整准确并有一定针对性的数据内容。农业机械质量控制系统中所得的数据来自生产单位不同数据库系统，信息内容非常庞杂，采集和加工的方法有别，数据描述的格式也各不相同。很多原始数据的属性值缺失或者不确定，还存在含有噪声和维度高的问题。要对原始数据进行整理，确定数据挖掘所需的数据源。

2.2.2建立挖掘数据库确定要挖掘的数据源，进行数据收集。在系统中，数据源是经过整理后的产品故障信息数据库。数据分布在不同的数据库中，合并与整合是把来自不同数据源的数据合并到同一个数据挖掘库中，并且要使那些冲突和不一致的数据一致化。由于不同的数据库间的数据定义和使用上存在巨大的差异，使用数据集成的原则进行处理。尽可能赋予属性名和属性值明确的含义，以形成统一数据源的属性值，多个数据源合并时要把相同属性值统一起来。需要去除重复属性，原始数据中会出现意义相同或者可以用于表示同一信息的多个属性。在此基础上进行数据离散化，对于给定的数据属性，概念分层定义了该属性的一个离散化。概念分层可以用来归约数据。由于产品故障信息数据库中的属性大多具有有限的不同值,可以生成分类属性的概念分层。

3结语

综上所述，数据挖掘技术广泛用于各个领域，在农业机械质量控制方面，通过数据挖掘技术的充分运用，能够实现对相关信息的综合处理，克服传统质量控制的杂乱状态，实现故障检修和维护的高效益控制。我国农业生产领域在实现规模化发展中，对于农业机械的质量需求越来越高，通过数据挖掘技术的充分利用，对于整个农业领域的信息化和智能化建设也有巨大的影响，是提升农业生产力重要的保障方式。

参考文献：

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[2]方喜峰，吴洪涛，赵良才.数据挖掘技术在质量功能配置建模中的应用于研究[J].中国机械工程，2015，06.

[3]康晓东.基于数据仓库的数据挖掘技术[M].北京：机械工业出版社，2004.

作者：刘剑洋 单位：黑龙江省抚远县二道河农场