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申请/专利权人：农业农村部南京农业机械化研究所
摘要：本发明涉及农业机械技术领域，具体涉及基于机器学习的青稞收获机速度自适应控制系统，包括数据采集模块、数据处理与特征提取模块、机器学习算法模块、速度控制决策模块、执行机构控制模块、反馈与自学习模块和用户交互模块，数据采集模块实时监测青稞田间的环境参数和作物状态数据，数据处理与特征提取模块对采集的数据进行预处理，并将提取的关键特征输入到机器学习算法模块中，构建并训练速度控制模型，通过速度控制模型生成速度控制指令，执行机构控制模块根据指令调整收获机的行进速度，反馈与自学习模块实时监控收获机的实际运行效果，对模型进行自我调整与优化，本发明，显著提高了收获机的整体作业效率和作业质量。
主权项：1.基于机器学习的青稞收获机速度自适应控制系统，其特征在于，包括数据采集模块、数据处理与特征提取模块、机器学习算法模块、速度控制决策模块、执行机构控制模块、反馈与自学习模块和用户交互模块，其中；所述数据采集模块用于实时采集青稞收获过程中的环境数据和作物参数数据，包括土壤湿度、作物密度、作物高度、收割阻力和收获机行进速度；所述数据处理与特征提取模块用于对采集到的环境数据和作物参数数据进行预处理，包括数据清洗和滤波处理，并提取与收获速度控制相关的关键特征，包括作物密度分布、地表坡度变化和土壤湿度波动；所述机器学习算法模块基于提取的关键特征，构建并训练收获机速度控制模型，所述收获机速度控制模型采用监督学习和强化学习相结合的方式，利用历史收获数据和实时反馈，不断调整和优化速度控制策略；所述速度控制决策模块根据机器学习模型输出的预测结果，实时生成最优的收获机行进速度决策指令；所述执行机构控制模块用于接收并执行速度调整指令，包括控制收获机的发动机输出功率、传动系统的传动比以及制动系统的制动力度；所述反馈与自学习模块用于监控收获机的实际运行效果，采集反馈数据，包括收获机实际速度、作物损伤率和收获率，并将反馈数据传输回收获机速度控制模型进行自我调整和优化；所述用户交互模块提供可视化界面，用户通过可视化界面实时查看收获机的运行状态、环境数据和速度控制策略执行情况。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 农业农村部南京农业机械化研究所 基于机器学习的青稞收获机速度自适应控制系统
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