<?xml version="1.0"?>
<!DOCTYPE article
PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.4 20190208//EN"
       "JATS-journalpublishing1.dtd">
<article xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" article-type="research-article" dtd-version="1.4" xml:lang="en">
 <front>
  <journal-meta>
   <journal-id journal-id-type="publisher-id">Actual directions of scientific researches of the XXI century: theory and practice</journal-id>
   <journal-title-group>
    <journal-title xml:lang="en">Actual directions of scientific researches of the XXI century: theory and practice</journal-title>
    <trans-title-group xml:lang="ru">
     <trans-title>Актуальные направления научных исследований XXI века: теория и практика</trans-title>
    </trans-title-group>
   </journal-title-group>
   <issn publication-format="print">2308-8877</issn>
  </journal-meta>
  <article-meta>
   <article-id pub-id-type="publisher-id">4542</article-id>
   <article-id pub-id-type="doi">10.12737/7126</article-id>
   <article-categories>
    <subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="ru">
     <subject>Секция «Техника и технологии в лесной промышленности»</subject>
    </subj-group>
    <subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="en">
     <subject></subject>
    </subj-group>
    <subj-group>
     <subject>Секция «Техника и технологии в лесной промышленности»</subject>
    </subj-group>
   </article-categories>
   <title-group>
    <article-title xml:lang="en">Methods data optimization in the diagnostic process state transportation technological machines</article-title>
    <trans-title-group xml:lang="ru">
     <trans-title>О методах оптимизации данных в процессе диагностики состояния транспортно-технологических машин</trans-title>
    </trans-title-group>
   </title-group>
   <contrib-group content-type="authors">
    <contrib contrib-type="author">
     <name-alternatives>
      <name xml:lang="ru">
       <surname>Сушков</surname>
       <given-names>Сергей Иванович</given-names>
      </name>
      <name xml:lang="en">
       <surname>Sushkov</surname>
       <given-names>Sergey Ivanovich</given-names>
      </name>
     </name-alternatives>
     <email>sushkov@mail.ru</email>
     <bio xml:lang="ru">
      <p>доктор технических наук;</p>
     </bio>
     <bio xml:lang="en">
      <p>doctor of technical sciences;</p>
     </bio>
     <xref ref-type="aff" rid="aff-1"/>
    </contrib>
   </contrib-group>
   <aff-alternatives id="aff-1">
    <aff>
     <institution xml:lang="ru">Воронежский государственный лесотехнический университет имени Г.Ф. Морозова</institution>
    </aff>
    <aff>
     <institution xml:lang="en">Voronezh State University of Forestry and Technologies named after G.F. Morozov</institution>
    </aff>
   </aff-alternatives>
   <pub-date publication-format="print" date-type="pub" iso-8601-date="2014-12-06T00:00:00+03:00">
    <day>06</day>
    <month>12</month>
    <year>2014</year>
   </pub-date>
   <pub-date publication-format="electronic" date-type="pub" iso-8601-date="2014-12-06T00:00:00+03:00">
    <day>06</day>
    <month>12</month>
    <year>2014</year>
   </pub-date>
   <volume>2</volume>
   <issue>5</issue>
   <fpage>320</fpage>
   <lpage>324</lpage>
   <self-uri xlink:href="https://anni.editorum.ru/en/nauka/article/4542/view">https://anni.editorum.ru/en/nauka/article/4542/view</self-uri>
   <abstract xml:lang="ru">
    <p>в данной статье рассматривается методы оптимизации данных в процессе диагностики состояния транспортно-технологических машин.В настоящее время актуальным является направление интеллектуального анализа данных или Data Mining, главной задачей которого является обнаружение по-тенциально полезных зависимостей (знаний) в больших массивах данных.</p>
   </abstract>
   <trans-abstract xml:lang="en">
    <p>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.</p>
   </trans-abstract>
   <kwd-group xml:lang="ru">
    <kwd>методы</kwd>
    <kwd>диагностика</kwd>
    <kwd>оптимизация</kwd>
    <kwd>процесс</kwd>
    <kwd>данные.</kwd>
   </kwd-group>
   <kwd-group xml:lang="en">
    <kwd>methods</kwd>
    <kwd>diagnosis</kwd>
    <kwd>optimization</kwd>
    <kwd>and process data.</kwd>
   </kwd-group>
  </article-meta>
 </front>
 <body>
  <p>УДК 519.6О МЕТОДАХ ОПТИМИЗАЦИИ ДАННЫХ В ПРОЦЕССЕ ДИАГНОСТИКИ СОСТОЯНИЯ ТРАНСПОРТНО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ МАШИНMETHODS DATA OPTIMIZATION IN THE DIAGNOSTIC PROCESSSTATE TRANSPORTATION TECHNOLOGICAL MACHINESСушковС.И., д. т. н., профессорФГБОУ ВПО «Воронежская государственнаялесотехническая академия», г. Воронеж, РоссияDOI: 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.</p>
 </body>
 <back>
  <ref-list>
   <ref id="B1">
    <label>1.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Дюк, В. Data mining: учебный курс / В. Дюк, А. Самойленко. - СПб: Питер, - 2001. - 368 с.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Dyuk, V. Data mining: uchebnyy kurs / V. Dyuk, A. Samoylenko. - SPb: Piter, - 2001. - 368 s.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B2">
    <label>2.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Шапот, М. Интеллектуальный анализ данных в системах поддержки принятия решений / М. Шапот // Открытые системы. - 1998. - № 1. - С. 30-35.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Shapot, M. Intellektual&amp;#180;nyy analiz dannykh v sistemakh podderzhki prinyatiya resheniy / M. Shapot. Otkrytye sistemy. - 1998. - № 1. - S. 30-35.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B3">
    <label>3.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Фролов, Ю. В. Интеллектуальные системы и управленческие решения / Ю. В. Фролов. - М.: МГПУ, 2000. - 294 с.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Frolov, Yu. V. Intellektual&amp;#180;nye sistemy i upravlencheskie resheniya / Yu. V. Frolov. - M.: MGPU, 2000. - 294 s.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
  </ref-list>
 </back>
</article>
