关键词：农业机械;故障预测;大数据;精细化;模块化
摘 要：为实现农业机械故障预测与维修的精细化与智能化，解决数据采集不足、预测模型粗放和维修质量参差等问题，文章提出了基于大数据挖掘的策略：一是构建高效率且多源异构的数据自动采集系统，获取充分而优质的模型输入；二是开发支持联邦和增量学习的在线自适应预测模型框架，实现个性化和动态调整的精细预测；三是推进检测设备与平台的智能化和模块化建设，制定统一的标准化维修流程，实现预测效果向质量效益的高效转化。结果表明，这些技术路线的创新与规模化应用，极大地降低了农机运营成本，增强了农业生产的稳定性与可持续性。
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