Геосистемный подход в развитии методов и алгоритмов анализа пространственных данных

Аннотация

Ямашкин С.А., Ямашкин А.А., Зарубин О.А., Кирюшин А.В.

Дата поступления статьи: 01.10.2022

В статье представлено исследование, направленное на разработку методов и алгоритмов анализа пространственных данных для диагностики состояния геосистем. Показано, что объединение моделей машинного обучения в ансамбль позволяет повысить устойчивость анализирующей системы: точность решений, принимаемых ансамблем, имеет тенденцию стремиться к точности наиболее эффективного моноклассификатора системы. Расчет и консолидация территориальных дескрипторов при этом позволяют снизить размерность анализируемых данных, облегчить допустимую емкость модели машинного обучения, повысить ее устойчивость к переобучению, не допустить значительного снижения точности классификации в рамках конкретной решаемой задачи.

Ключевые слова: метагеосистемы, пространственные данные, тестовые полигоны, территориальные дескрипторы, ансамбли

2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации

.