公开(公告)号：CN118797287A

公开(公告)日：2024-10-18

申请号：CN202410793010.9

申请日：2024-06-19

Applicant: 哈尔滨工业大学 ,  上海卫星工程研究所

Inventor： 刘天喜 ,  朱晨聪 ,  魏承 ,  梅笑寒 ,  游月辉 ,  李文龙 ,  丛诣钦

IPC: G06F18/21 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/084

Abstract: 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。

公开(公告)号：CN118797288A

公开(公告)日：2024-10-18

申请号：CN202410793012.8

申请日：2024-06-19

Applicant: 哈尔滨工业大学 ,  上海卫星工程研究所

Inventor： 刘天喜 ,  仲惟超 ,  魏承 ,  梅笑寒 ,  邓泓 ,  伍国威 ,  丛诣钦

IPC: G06F18/21 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明是一种基于BP神经网络的超大规模遥感星群最优任务星预测方法。本发明涉及任务星预测技术领域，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，对遥感任务星进行预测。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最优星预测，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预测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预测的需求，具有广阔的应用前景。