數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在農(nóng)業(yè)機(jī)械質(zhì)量控制中的應(yīng)用

劉劍洋

摘要：信息時(shí)代的來(lái)臨，使得信息技術(shù)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(jī)械領(lǐng)域的生產(chǎn)建設(shè)，信息技術(shù)在質(zhì)量控制中的重要性日益凸顯。將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)用于農(nóng)業(yè)機(jī)械的質(zhì)量控制過(guò)程，這已經(jīng)成為業(yè)內(nèi)進(jìn)行相關(guān)管理的重要途徑，也對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)產(chǎn)生有力的推動(dòng)作用。該文針對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在農(nóng)業(yè)機(jī)械質(zhì)量控制中的具體應(yīng)用進(jìn)行較為系統(tǒng)的分析，對(duì)其實(shí)現(xiàn)的方式和方法進(jìn)行詮釋?zhuān)休^強(qiáng)的針對(duì)性和適用性，對(duì)相關(guān)研究有一定的借鑒價(jià)值。

關(guān)鍵詞：農(nóng)業(yè)機(jī)械;質(zhì)量控制;數(shù)據(jù)挖掘;應(yīng)用

農(nóng)業(yè)機(jī)械的質(zhì)量直接決定了整個(gè)生產(chǎn)過(guò)程的效率，同時(shí)也對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的成本控制產(chǎn)生較大影響，為進(jìn)一步提升農(nóng)業(yè)機(jī)械的運(yùn)行質(zhì)量及其穩(wěn)定性，需要采取一些必要的技術(shù)對(duì)整個(gè)質(zhì)量控制進(jìn)行管理，實(shí)現(xiàn)管理的科學(xué)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(wèn)題，只有故障發(fā)生才能進(jìn)行相應(yīng)的維護(hù)和檢修，效率低，成本高。采取數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以對(duì)整個(gè)農(nóng)業(yè)機(jī)械的整個(gè)運(yùn)營(yíng)狀態(tài)進(jìn)行全面管理和有效控制，實(shí)現(xiàn)更為精準(zhǔn)的質(zhì)量控制效果。

1 ? 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)概述

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是基于信息技術(shù)的數(shù)據(jù)管理技術(shù)，從根源上看，該技術(shù)屬于數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)范疇，是針對(duì)大量、片面、模糊、存在干擾的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)，提取各種有價(jià)值的數(shù)據(jù)的高級(jí)處理過(guò)程。這些數(shù)據(jù)的處理所依據(jù)的規(guī)則包括了統(tǒng)計(jì)學(xué)、人工智能和數(shù)據(jù)庫(kù)等一系列技術(shù)的整合，是典型的交叉學(xué)科，并在很多領(lǐng)域取得了非常大的成就。就農(nóng)業(yè)機(jī)械質(zhì)量控制而言，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以對(duì)農(nóng)業(yè)機(jī)械的應(yīng)用情況和故障信息等進(jìn)行綜合分類(lèi)管理，使得整個(gè)農(nóng)業(yè)機(jī)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(duì)農(nóng)業(yè)機(jī)械的檢修維護(hù)，提高農(nóng)業(yè)機(jī)械的工作穩(wěn)定性和使用壽命。

2 ? 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在農(nóng)業(yè)機(jī)械質(zhì)量控制中的應(yīng)用

近些年來(lái)，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)得以迅速發(fā)展并廣泛應(yīng)用，并對(duì)很多領(lǐng)域產(chǎn)生了革命性的推動(dòng)作用，使得傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)在新技術(shù)的整合下其實(shí)際生產(chǎn)力水平得到極大發(fā)展。農(nóng)業(yè)機(jī)械質(zhì)量控制采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，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(shù)中，分類(lèi)算法是最常用的一種算法選擇，在該算法中將農(nóng)業(yè)機(jī)械質(zhì)量控制問(wèn)題作為一個(gè)事件的歸類(lèi)，并采用分類(lèi)模型對(duì)該事件進(jìn)行描述和分析。同時(shí)，也需要基于這些分類(lèi)數(shù)據(jù)對(duì)其他未知信息內(nèi)容進(jìn)行預(yù)測(cè)，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(bǔ)償，對(duì)整個(gè)故障以及檢修等情況的計(jì)算和質(zhì)量管理形成總體保障效果。

對(duì)數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)行分類(lèi)計(jì)算的直接目的就是基于對(duì)輸入數(shù)據(jù)的合理化分析，形成對(duì)數(shù)據(jù)源信息特性的有效歸納和梳理，為每一個(gè)類(lèi)別確定唯一對(duì)應(yīng)且描述準(zhǔn)確的模型，這些模型以數(shù)學(xué)建模的方式進(jìn)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(jìn)行進(jìn)一步的細(xì)化分析整理，因?yàn)椴煌念?lèi)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(shí)現(xiàn)高質(zhì)量和高效率。這在實(shí)際的數(shù)據(jù)挖掘中有著非常重要的價(jià)值，也是采取相應(yīng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的關(guān)鍵基礎(chǔ)。

2.2 ?農(nóng)業(yè)機(jī)械質(zhì)量控制應(yīng)用處理

具體的農(nóng)業(yè)機(jī)械質(zhì)量控制應(yīng)用可以包括以下幾個(gè)步驟：

2.2.1 ?原始數(shù)據(jù)整理

利用原始數(shù)據(jù)直接進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘幾乎是不可能的，因此，數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊功能在整個(gè)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(zhǔn)確并有一定針對(duì)性的數(shù)據(jù)內(nèi)容。農(nóng)業(yè)機(jī)械質(zhì)量控制系統(tǒng)中所得的數(shù)據(jù)來(lái)自生產(chǎn)單位不同數(shù)據(jù)庫(kù)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(wèn)題。要對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)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(kù)

確定要挖掘的數(shù)據(jù)源，進(jìn)行數(shù)據(jù)收集。在系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)源是經(jīng)過(guò)整理后的產(chǎn)品故障信息數(shù)據(jù)庫(kù)。數(shù)據(jù)分布在不同的數(shù)據(jù)庫(kù)中，合并與整合是把來(lái)自不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)合并到同一個(gè)數(shù)據(jù)挖掘庫(kù)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(kù)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(jìn)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(gè)數(shù)據(jù)源合并時(shí)要把相同屬性值統(tǒng)一起來(lái)。需要去除重復(fù)屬性，原始數(shù)據(jù)中會(huì)出現(xiàn)意義相同或者可以用于表示同一信息的多個(gè)屬性。在此基礎(chǔ)上進(jìn)行數(shù)據(jù)離散化，對(duì)于給定的數(shù)據(jù)屬性，概念分層定義了該屬性的一個(gè)離散化。概念分層可以用來(lái)歸約數(shù)據(jù)。由于產(chǎn)品故障信息數(shù)據(jù)庫(kù)中的屬性大多具有有限的不同值 ， 可以生成分類(lèi)屬性的概念分層。

3 ? 結(jié)語(yǔ)

綜上所述，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)廣泛用于各個(gè)領(lǐng)域，在農(nóng)業(yè)機(jī)械質(zhì)量控制方面，通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的充分運(yùn)用，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)相關(guān)信息的綜合處理，克服傳統(tǒng)質(zhì)量控制的雜亂狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)故障檢修和維護(hù)的高效益控制。我國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域在實(shí)現(xiàn)規(guī)模化發(fā)展中，對(duì)于農(nóng)業(yè)機(jī)械的質(zhì)量需求越來(lái)越高，通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的充分利用，對(duì)于整個(gè)農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的信息化和智能化建設(shè)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。

參考文獻(xiàn)：

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