基于计算机数据挖掘的农机设备状态智能检测研究

在分析支持向量机分类法和蚁群算法在数据挖掘中的应用特点基础上,阐述了支持向量机分类方法在农机设备状态智能检测中的应用的优势。进而分析了计算机数据挖掘技术在农机设备状态检测过程中数据分析与数据整合的机制,以实现人工智能在农机设备检测中的应用,并显著降低了检测数据和结果的误差,为提升农机设备的作业效能提供相关的技术支持。

基于计算机数据挖掘的农机设备状态智能检测研究

设备状态反映农机设备工作性能,由于当前检测方法无法描述农机设备状态的时变性,导致农机设备状态检测误差大、检测正确率低。为此,设计了基于计算机数据挖掘的农机设备状态智能检测方法。首先,分析了农机设备状态智能检测的研究现状,找到各种检测方法局限性;然后,采集农机设备状态数据,提取农机设备状态检测特征,并利用计算机数据挖掘建立农机设备状态自能检测模型;最后,进行了农机设备状态检测仿真测试。结果表明:该方法的农机设备状态检测正确率超过95%,且农机设备状态的误检率远低于当前其它农机设备状态检测方法,可以实现农机设备状态的实时检测,实际应用价值更高。

基于计算机数据挖掘的农机设备状态智能检测技术

本文对计算机数据挖掘技术方法进行探究,通过对神经网络法、决策树方法、遗传算法、粗糙集法、支持向量机分类法之间的比价分析,得出支持向量机分类法是相对更加适合农机设备状态智能检测技术融合应用的方法。通过对计算机数据挖掘技术与农机智能检测技术的融合,实现了人工智能的应用,大大地减小了检测数据和结果的误差,能够给人类生产、作业提供良好的技术支持。