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

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摘要：信息時代的來臨，使得信息技術在人們生產(chǎn)生活中更加深入和廣泛地發(fā)揮作用，包括農(nóng)業(yè)機械領域的生產(chǎn)建設，信息技術在質(zhì)量控制中的重要性日益凸顯。將數(shù)據(jù)挖掘技術用于農(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，對相關研究有一定的借鑒價值。

關鍵詞：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)挖掘技術概述

數(shù)據(jù)挖掘技術是基于信息技術的數(shù)據(jù)管理技術，從根源上看，該技術屬于數(shù)據(jù)庫技術范疇，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)庫等一系列技術的整合，是典型的交叉學科，并在很多領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)挖掘技術得以迅速發(fā)展并廣泛應用，并對很多領域產(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，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)挖掘技術的關鍵基礎。

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)挖掘技術廣泛用于各個領域，在農(nóng)業(yè)機械質(zhì)量控制方面，通過數(shù)據(jù)挖掘技術的充分運用，能夠?qū)崿F(xiàn)對相關信息的綜合處理，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)領域在實現(xiàn)規(guī)模化發(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)挖掘技術的充分利用，對于整個農(nóng)業(yè)領域的信息化和智能化建設也有巨大的影響，是提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力重要的保障方式。

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作者：劉劍洋 單位：黑龍江省撫遠縣二道河農(nóng)場