Voronezh, Voronezh, Russian Federation
this article discusses methods for optimizing data during diagnostic status of transport and technological machines. Currently, relevant is the direction of data mining or Data Mining, whose main task is to identify potentially useful depen-dencies (knowledge) in large data sets.
methods, diagnosis, optimization, and process data.
УДК 519.6
О МЕТОДАХ ОПТИМИЗАЦИИ ДАННЫХ В ПРОЦЕССЕ ДИАГНОСТИКИ СОСТОЯНИЯ ТРАНСПОРТНО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ МАШИН
METHODS DATA OPTIMIZATION IN THE DIAGNOSTIC PROCESS
STATE TRANSPORTATION TECHNOLOGICAL MACHINES
СушковС.И., д. т. н., профессор
ФГБОУ ВПО «Воронежская государственная
лесотехническая академия»,
г. Воронеж, Россия
DOI: 10.12737/7126
Аннотация: в данной статье рассматривается методы оптимизации данных в процессе диагностики состояния транспортно-технологических машин.В настоящее время актуальным является направление интеллектуального анализа данных или DataMining, главной задачей которого является обнаружение потенциально полезных зависимостей (знаний) в больших массивах данных.
Summary: this article discusses methods for optimizing data during diagnostic status of transport and technological machines. Currently, relevant is the direction of data mining or Data Mining, whose main task is to identify potentially useful dependencies (knowledge) in large data sets.
Ключевые слова: методы, диагностика, оптимизация, процесс, данные.
Key words: methods, diagnosis, optimization, and process data.
При оценке состояния транспортно-технологических машин (ТТМ), специалисты по ТО и Р неизменно сталкиваются с необходимостью обработки больших массивов данных – результатов визуального осмотра, показателей приборов бортовой диагностики, и т.п.
1. Dyuk, V. Data mining: uchebnyy kurs / V. Dyuk, A. Samoylenko. - SPb: Piter, - 2001. - 368 s.
2. Shapot, M. Intellektual´nyy analiz dannykh v sistemakh podderzhki prinyatiya resheniy / M. Shapot. Otkrytye sistemy. - 1998. - № 1. - S. 30-35.
3. Frolov, Yu. V. Intellektual´nye sistemy i upravlencheskie resheniya / Yu. V. Frolov. - M.: MGPU, 2000. - 294 s.
