【摘 要】
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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
【基金项目】
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四川省教育厅科学技术研究项目(ZCKL14785).
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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
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