The current equipment management an

The current equipment management and control methods of transportation and inspection require the experience of operation and maintenance personnel, which results in low efficiency and accuracy of equipment management and control. Aiming at the above problems, the intelligent control method of transportation and inspection equipment based on big data health assessment is studied. After collecting and processing the data of the equipment, the health status of the equipment is evaluated. Support vector machine is used to realize intelligent control of transportation and inspection equipment. The experiment verifies that the efficiency of the research method is improved by about 2 times and has a good control effect.

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当前运输和检查的设备管理和控制方法需要操作和维护人员的经验，这导致设备管理和控制的效率和准确性较低。针对上述问题，研究了基于大数据健康评估的运输，检查设备智能控制方法。在收集并处理了设备的数据之后，将评估设备的健康状况。支持向量机用于实现运输和检查设备的智能控制。实验证明，该方法的效率提高了约2倍，并且具有良好的控制效果。

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现行的运输、检验设备管理控制方法，需要操作维护人员的经验，导致设备管理与控制效率低下。运输、检查、检查、运输、检验、运输、检验、运输、检验、运输、检验、运输、检验、运输、检验、运输、检验、运输、检验、运输、检测、运输、检验、运输、检测、运输、检测、运输、检测、运输、检测、运输、检测、运输、检测、运输、检测、运输、检测、针对上述问题，研究了基于大数据运行状况评估的运输和检测设备智能控制方法。收集和处理设备数据后，对设备的健康状况进行评估。支持向量机用于实现运输和检测设备的智能控制。实验证明，研究方法的效率提高了2倍，具有很好的控制效果。

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现行的运输、检验等设备管理和控制方法对操作和维护人员的经验要求较高，导致设备管理和控制的效率和准确性较低。针对以上问题，研究了基于大数据健康评价的运输检测设备智能控制方法。在采集和处理设备数据后，对设备的健康状况进行评估。采用支持向量机实现运输检测设备的智能控制。实验证明，该方法的效率提高了2倍左右，具有良好的控制效果。<br>

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