[发明专利]一种基于排序学习的农机深松作业质量评价方法有效
申请号: | 201710371669.5 | 申请日: | 2017-05-23 |
公开(公告)号: | CN107122922B | 公开(公告)日: | 2020-06-16 |
发明(设计)人: | 尹振东;安普强;吴芝路;马波;杨柱天 | 申请(专利权)人: | 哈尔滨工业大学 |
主分类号: | G06Q10/06 | 分类号: | G06Q10/06;G06K9/62 |
代理公司: | 哈尔滨市松花江专利商标事务所 23109 | 代理人: | 宋诗非 |
地址: | 150001 黑龙*** | 国省代码: | 黑龙江;23 |
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摘要: | 一种基于排序学习的农机深松作业质量评价方法,解决了现有对农机深松作业质量的评价未采用客观的评价体系的问题。所述方法包括:采集多台农机在一次深松作业中的作业数据的步骤:作业数据包括多个等间隔时间节点和农机的深耕犁在每个时间节点下的经度、纬度、三轴加速度、三轴角速度和耕地深度数据;对农机作业数据进行预处理的步骤;从预处理后的作业数据中提取作业特征值,并将特征值与其对应的标签值作为训练样本集的步骤:特征值包括地块轨迹规整度、农机单位里程内的不良作业行为数量和耕地深度稳定值;采用排序学习法对训练样本集进行训练得到最优农机深松作业质量评价模型的步骤。采用该模型对农机的深松作业质量进行评价的步骤。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 排序 学习 农机 作业 质量 评价 方法 | ||
【主权项】:
一种基于排序学习的农机深松作业质量评价方法,其特征在于,所述评价方法包括:步骤一、采集多台农机在一次深松作业中的作业数据;一台农机的作业数据包括多个时间节点以及该农机的深耕犁在每个时间节点下的经度、纬度、三轴加速度、三轴角速度以及耕地深度数据;一台农机的作业数据所包含的相邻的两个时间节点之间的时间间隔相同;每台农机的作业数据所包含的相邻的两个时间节点之间的时间间隔均相同;所述三轴分别为X轴、Y轴和Z轴,深耕犁的前进方向为X轴方向,深耕犁的作业方向为Z轴方向,X轴、Y轴和Z轴构成三轴直角坐标系;步骤二、对农机的作业数据进行预处理,所述预处理的具体内容为:将每台农机的深耕犁在大地坐标下的多个经纬坐标转换为平面直角坐标系下的多个坐标,将所述多个坐标作为多个轨迹点,进而得到深耕犁在平面直角坐标系下的运动轨迹;按照所对应的时间节点的先后顺序对多个轨迹点进行排序,以第一轨迹点为起点,将所述运动轨迹分为多个地块轨迹,相邻的两个地块轨迹的起始点的间距大于L,L为预设的距离;对三轴加速度和三轴角速度数据进行滤波和校正;步骤三、对预处理后的农机作业数据进行特征提取,得到量化的农机作业特征值,通过对每台农机的作业特征值进行打分得到农机的深松作业标签值,将每台农机的作业特征值与深松作业标签值作为训练样本集;所述农机作业特征值包括:采用动态时间规整方法获得的每台农机的多个地块轨迹的轨迹规整度;根据预处理后的三轴加速度和三轴角速度数据,获得的每台农机单位里程内的不良作业行为数量;耕地深度稳定值,该稳定值为耕地深度的标准差与均值的比值;步骤四、采用排序学习法对所述训练样本集进行训练,得到最优的农机深松作业质量评价模型;步骤五、将待评价农机的作业特征值输入所述农机深松作业质量评价模型,得到该农机的深松作业标签值。
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G06 计算;推算;计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政;管理
G06Q10-02 .预定,例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化,例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理,例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源;企业规划;组织模型
G06Q10-08 .物流,例如仓储、装货、配送或运输;存货或库存管理,例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化,例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
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