Эффективность непараметрических классификаторов в условиях лимитированной обучающей выборки

В работе представлен сравнительный анализ эффективности применения метода опорных векторов и искусственных нейронных сетей для классификации космических снимков среднего пространственного разрешения на примере области высокой степени гетерогенности и лимитированной обучающей выборки. В качестве исходных данных для формирования тестовых наборов использовались результаты полевых исследований. Нейросетевой подход показал незначительно лучший результат по точности классификации (89,9 против 86,2 % метода опорных векторов), но при этом оказался более требовательным относительно временных ресурсов.