| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Kovsher, E. | - |
| dc.contributor.author | Mikhalkov, M. | - |
| dc.coverage.spatial | Минск | en_US |
| dc.date.accessioned | 2025-05-06T08:58:18Z | - |
| dc.date.available | 2025-05-06T08:58:18Z | - |
| dc.date.issued | 2025 | - |
| dc.identifier.citation | Kovsher, E. Application of Semantic Technologies in a Model of Automatic Recognition and Analysis of Elements in Images of the Earth’s Surface = Применение семантических технологий в модели автоматического распознавания и анализа элементов на снимках земной поверхности / E. Kovsher, M. Mikhalkov // Открытые семантические технологии проектирования интеллектуальных систем = Open Semantic Technologies for Intelligent Systems (OSTIS) : сборник научных трудов / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол.: В. В. Голенков [и др.]. – Минск, 2025. – Вып. 9. – С. 367–372. | en_US |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/59752 | - |
| dc.description.abstract | This research investigates the impact of neural network model training parameters in the context of object classification within the framework of semantic technologies, specifically for the analysis of Earth’s surface imagery. It is shown how semantic technologies and their application to the task of classifying objects in earth surface images improve the ability of the model to process and classify objects. A detailed analysis of the influence of key training parameters on the accuracy and stability of the model is carried out. These factors were assessed within the framework of the semantic technologies approach. The findings highlight the effectiveness of the neural network model in semantic technology applications for Earth imagery analysis. These results can be applied to improve the performance of neural network-based object classification systems within the domain of semantic technologies. | en_US |
| dc.language.iso | en | en_US |
| dc.publisher | БГУИР | en_US |
| dc.subject | материалы конференций | en_US |
| dc.subject | semantic technologies | en_US |
| dc.subject | machine learning | en_US |
| dc.subject | neural networks | en_US |
| dc.subject | geoinformation data | en_US |
| dc.title | Application of Semantic Technologies in a Model of Automatic Recognition and Analysis of Elements in Images of the Earth’s Surface | en_US |
| dc.title.alternative | Применение семантических технологий в модели автоматического распознавания и анализа элементов на снимках земной поверхности | en_US |
| dc.type | Article | en_US |
| local.description.annotation | Данное исследование направлено на оценку влияния параметров обучения нейронной сети в контексте классификации объектов на изображениях земной поверхности с использованием семантических технологий. Показано, как семантические технологии и их применение в задаче классификации объектов на изображениях земной поверхности улучшить способность модели обрабатывать и классифицировать объекты. Проведен подробный анализ влияния ключевых параметров обучения на точность и стабильность модели. Эти факторы были оценены в рамках подхода семантических технологий. Полученные результаты подчеркивают эффективность предложенной модели нейронной сети в приложениях семантических технологий для анализа изображений земной поверхности. Эти результаты могут быть использованы для повышения производительности систем классификации объектов на основе нейронных сетей в области семантических технологий. | en_US |
| Appears in Collections: | OSTIS-2025
|
