[发明专利]一种联合收获机大数据重构方法与装置

说明书

本发明提供了一种联合收获机大数据重构方法与装置，该方法基于模糊聚类框架，利用克里金法刻画联合收获机完整数据的参数关联关系，通过数据参数之间的关联关系，以及数据空间分布密度、均值等信息共同推断空值、野值、异常值的真实数值。该装置，采用数据输入模块用于获取农机现场作业数据；数据重构模块用于接收数据输入模块输入的联合收获机大数据，并根据联合收获机大数据重构方法重构数据；数据输出模块输出联合收获机大数据的重构数据；数据保存模块用于保存联合收获机大数据的原始数据、重构数据、隶属度矩阵，提高了联合收获机大数据重构的精准度，为后续联合收获机大数据建模与分析任务提供数据支撑。

技术领域

本发明属于联合收获机、大数据、人工智能的交叉技术领域，特别涉及一种联合收获机大数据重构方法与装置。

背景技术

联合收获机是保障水稻、小麦、玉米等主粮及时收获的关键装备，其作业过程的性能表现对于我国粮食生产安全具有重要意义。联合收获机的作业性能主要由割台、输送槽、脱粒、清选等装置组成的工作部件所决定，不同装置之间的相互作用十分复杂，难以通过物理推导、数值仿真等手段准确刻画。在实际作业过程中，联合收获机的作业参数调整多依赖机手经验，难以准确匹配实时收获工况，作业性能时好时坏。

随着联合收获机工作部件运行监测的日益完善，来源于作业现场的实测数据不断累积。这些数据记录下了联合收获机工作部件内部的运行过程，也隐含了联合收获机工作部件与作物的相互作用机理。通过挖掘这些数据的内部信息，可以有效地指导联合收获机的运行作业，提升联合收获机的作业性能表现。

但是联合收获机在田间作业，部分传感器安装于脱粒、清选等装置内部，服役环境温度高、湿度大、粉尘多；田间地域广阔，难以提供稳定、良好的通讯条件。以上因素共同导致实测数据存在大量空值、野值与异常值，数据不完备。因此，就需要对这些空值、野值、异常值进行数据重构，以形成完备的数据集，为后续数据建模与分析任务提供数据支撑。

数据重构是大数据领域的热点话题之一，其是指根据数据内在特征，对空值、野值、异常值的真实数值进行估计，从而将内含空值、野值、异常值的不完备数据转变为完备数据的过程。

目前，对于联合收获机大数据的重构问题，多是从数据空间分布角度重构数据。例如，通过空值、野值、异常值对应参数的空间分布密度、均值等估计其真实数值，并没有考虑数据参数之间的关联关系，难以实现数据的精准重构。

发明内容

针对上述技术问题，本发明的一个方式的目的之一是提供一种联合收获机大数据重构方法，基于模糊聚类框架，利用克里金法刻画联合收获机完整数据的参数关联关系，通过数据参数之间的关联关系，以及数据空间分布密度、均值等信息共同推断空值、野值、异常值的真实数值，提高联合收获机大数据重构的精准度，为后续联合收获机大数据建模与分析任务提供数据支撑。

本发明的一个方式的目的之一是提供一种实现联合收获机大数据重构方法的装置，采用数据输入模块用于获取农机现场作业数据；数据重构模块用于接收数据输入模块输入的联合收获机大数据，并根据联合收获机大数据重构方法重构数据；数据输出模块输出联合收获机大数据的重构数据；数据保存模块用于保存联合收获机大数据的原始数据、重构数据、隶属度矩阵，提高联合收获机大数据重构的精准度，为后续联合收获机大数据建模与分析任务提供完备的数据支撑。。

注意，这些目的的记载并不妨碍其他目的的存在。本发明的一个方式并不需要实现所有上述目的。可以从说明书、附图、权利要求书的记载中抽取上述目的以外的目的。

本发明是通过以下技术手段实现上述技术目的的。

实施例1

一种联合收获机大数据重构方法，包括如下步骤：

步骤S1、在模糊聚类框架下，利用克里金法刻画联合收获机不包括空值、野值或异常值的作业参数的完整数据的参数之间的关联关系，获取联合收获机完整数据的隶属度；