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一种基于BP神经网络的超大规模遥感星群任务星筛选方法 

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申请/专利权人:哈尔滨工业大学;上海卫星工程研究所

摘要:本发明是一种基于BP神经网络的超大规模遥感星群任务星筛选方法。本发明涉及任务星筛选技术领域,本发明建立BP神经网络,准备训练样本,对BP神经网络进行训练,基于训练完成的BP神经网络,对遥感任务星进行筛选。本发明BP网络虽无法准确进行任务星的选取,但当用于超大规模星群任务星筛选,可以确保所预测星实际可执行任务,在此基础上对最优星的筛选结果在一定程度上可信,可以有效缩减解空间大小,降低运算量并提高时效性,以支持对超大规模遥感星群任务星筛选的需求,具有广阔的应用前景。

主权项:1.一种基于BP神经网络的超大规模遥感星群任务星筛选方法,其特征是:包括以下步骤:步骤1,建立BP神经网络;步骤2,准备训练样本,对BP神经网络进行训练;步骤3,基于训练完成的BP神经网络,对遥感任务星进行筛选。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 哈尔滨工业大学 上海卫星工程研究所 一种基于BP神经网络的超大规模遥感星群任务星筛选方法

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