| 基于BP-Adaboost算法的棉花采摘机预维修方法研究 |
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| 引用本文： | 马娜,段慧芳.基于BP-Adaboost算法的棉花采摘机预维修方法研究[J].山西农业大学学报(自然科学版),2018(1). |
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| 作者姓名： | 马娜 段慧芳 |
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| 作者单位： | 山西农业大学信息科学与工程学院;西北工业大学计算机学院; |
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| 摘 要： | 目的]尽早检测出棉花采摘机可能发生的故障,减少大型故障造成的巨大损失。方法]提出了一种基于BPAdaboost算法的预维修方法用于检测棉花采摘机故障情况。首先采集棉花采摘机8个核心部件的工况参数信息作为故障特征参数,然后将故障特征参数作为BP神经网络的输入值,构造BP神经网络弱预测器,最后通过多个BP神经网络弱预测器构建Adaboost强预测器模型。结果]用采集到的棉花采摘机实际工况数据验证Adaboost强预测器模型的性能,模型预测准确率达94.7%。结论]该算法可以有效地对棉花采摘机的故障进行预测,而且与BP神经网络弱预测器相比,性能更好。
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| 关 键 词： | 棉花采摘机 预测维修 BP-Adaboost算法 |
Research on pre-maintenance method of cotton picking machine based on BP-Adaboost algorithm |
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