ОСОБЕННОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ НЕЙРОСЕТЕВОГО АНАЛИЗА В ГИС

В статье раскрываются возможности нейронного анализа и глубинного обучения. Отмечается использование инструментов и алгоритмов машинного обучения применительно к инструментам геообработки. Раскрывается возможность использовать векторные машинные алгоритмы для создания слоев в геоинформационных системах. Приводятся понятия глубинного обучения, нейросетевого анализа, компьютерного зрения в контексте геоинформатики и работы с пространственными данными.

1. Isakov Yu. A. Artificial intelligence / Yu.A. Isakov // ModernScience. – 2018. – № 6-1. – С. 25-27.

2. Vadinsky, O An overview of approaches evaluating intelligence of artificial systems / O. Vadinsky // Acta informatica pragensia. – 2018. – № 7-1. – С. 74-103.

3. Борисова Е. В. Современный тренд образовательной среды - искусственный интеллект и цифровая педагогика / Е. В. Борисова // Традиции и новации в профессиональной подготовке и деятельности пе-дагога (Тверь, 29-30 марта 2018 г.) : сб. на-уч. трудов Всероссийской научно-практической конференции. – Тверь, 2018. – С. 84-87.

4. Дорофеюк A. A. Алгоритмы автоматической классификации: Обзор / A. A. Дорофеюк // Автоматика и телемеханика. – 1971. – № 12. – С. 78-113.

5. Зиновьев А. Ю. Система визуализации произвольных данных. / А. Ю. Зиновьев, A. A. Питенко // 2-я Всероссийская научно-техническая конференция "Нейроин-форматика-2000". 4.1. М.: МИФИ. – 2000. – С. 75-80.

6. Линкина А. В. Применение методов искусственного интеллекта при работе с геопространственными данными / А. В. Линкина // Научно-технический про-гресс в сельскохозяйственном производстве. материалы XVII Международной науч-но-практической конференции. Великие Луки – 2022. – С. 196-201.

7. Линкина А. В. Реализация механизма обработки больших данных (big data analitics) для обеспечения продовольственной и экологической безопасности / А. В Линкина // Инновационные научно-технические разработки и исследования молодых учёных для АПК. Материалы III Всероссийской научно-практической кон-ференции, проводимой в рамках Совещания Советов молодых учѐных и специалистов аграрных вузов Центрального федерального округа. – 2021. – С. 109-112.

8. Линкина А. В. Перспективы приме-нения AI-технологий в области охраны ок-ружающей среды / А. В. Линкина, Е. Н. Богомолова // Вестник Воронежского института высоких технологий. – 2022. – № 1 (40). – С. 54-57.

9. Потопахин, В. В. Романтика искусственного интеллекта / В. В. Потопахин. – М.: ДМК Пресс, 2017. – 169 с.

10. Розенберг И. Н. Геоинформационная модель / И. Н. Розенберг // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. – 2016.– № 5-4. – C. 675-676.

11. Шмидт Э. Новый цифровой мир : как технологии меняют жизнь людей, модели бизнеса и понятие государств : пер. с англ. / Э. Шмидт, Д. Коэн ; пер. С. А. Фи-лин. – М.: Манн, Иванов и Фербер, 2013. – 367 с.

12. Штайгер А.А Этапы разработки экспертных систем / А. А. Штайгер // Вестник современных исследований. – 2018. – № 6.1 (21). – С. 559-561.

13. Щетинин Е. Ю. Повышение эффективности сетей энергопотребления с применением систем искусственного интеллекта / Е. Ю. Щетинин, М. С. Бережков // Экономика и управление: проблемы, ре-шения. – 2018. – Т. 7. – № 5. – С. 164-168.