аспирант технических наук;
graduate student of technical sciences;
доктор технических наук;
doctor of technical sciences;
В данной статье предлагается обзор некоторых из существующих методов автоматизации диагностики, применимых для разнообразных предметных областей. В настоящее время многие отрасли промышленности, медицины, сельского и агротехнического хозяйств идут по пути уменьшения необходимо-сти участия людских ресурсов в процессах диагностики неполадок оборудования, всевозможных заболеваний как людей, так и растений. Количество всевозможных методов диагностики и методов обработки полученных данных со временем увеличивается, как и сам поток данных и требования к точности и скорости обработки. Важной задачей является построение адекватных моделей анализа данных с учетом случайных возмущений и необходимость быстрого исследования в темпе поступления данных. Единственным способом выбора наиболее оптимального метода является проведение сравнительного анализа и сопоставление множества факторов, которые необходимо учитывать при выборе того или иного метода
This article gives an overview of some existing diagnostic automation methods applicable to a variety of subject areas. At present, many branches of industry, medicine, agriculture and agrotechnical economies are moving towards reducing the need for involving human resources in the processes of diagnosing equipment malfunctions, various diseases of both people and plants. The number of different methods for diagnostics and processing the received data increases over time, as do the data flow itself and the requirements for the processing accuracy and speed. An important task is to build adequate models for data analysis, taking into account random perturbations and the need for rapid research at the rate of incoming data. The only way to choose the most optimal method is to conduct a comparative analysis and correlate many factors to be considered when choosing a particular method