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作 者:黄栋南 李源彬[2] Huang Dongnan;Li Yuanbin(Sichuan Vocational and Technical College of Cultural Industry, Chengdu 610051, China;Sichuan Agricultural University, Ya’an 625041, China)
机构地区:[1]四川文化产业职业学院,成都610051 [2]四川农业大学,四川雅安625014
出 处:《农机化研究》2022年第8期21-24,共4页Journal of Agricultural Mechanization Research
基 金:国家自然科学基金项目(60373110,60573130,60502011);教育部新世纪优秀人才计划项目(NCET-04-0870);四川省应用基础研究计划项目(05JY029-021-1)。
摘 要:玉米收获机维修数据对设备使用过程的可靠性预测具有重要意义。为了提高玉米收获机维修数据精度,基于大数据分析设计了一种玉米收获机维修数据挖掘算法,采用单一数据分析的方式对玉米收获机维修数据进行挖掘,根据数据挖掘精度进行算法评价。使用大数据分析技术中的包容性检验算法选择单一数据模型,并对数据挖掘结果进行组合,得出玉米收获机维修数据挖掘结果,进一步采用玉米收获机维修历史价格数据进行试验,验证大数据分析算法的优越性。结果表明:所设计的大数据分析算法进行精细化维修预测时,精度高于其他数据挖掘算法,提高了玉米收获机维修精细化程度。Corn harvester maintenance data is of great significance to the reliability prediction of equipment use process.In order to improve the accuracy of corn harvester maintenance data,this paper designs a corn harvester maintenance data mining algorithm based on big data analysis.The maintenance data of corn harvester is mined by single data analysis,and the algorithm is evaluated according to the accuracy of data mining.Using the inclusive test algorithm of big data analysis technology,select a single data model,and combine the data mining results to get the data mining results of corn harvester maintenance.Further use the historical price data of corn harvester maintenance to test and verify the advantages of big data analysis algorithm.The results show that the prediction accuracy of the big data analysis algorithm designed in this paper is higher than other data mining algorithms,which can improve the precision of corn harvester maintenance.
分 类 号:S225.51[农业科学—农业机械化工程] S220.7[农业科学—农业工程]
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