[发明专利]基于机器学习的高轨道卫星光压模型辨识方法及系统在审
| 申请号： | 202010057017.6 | 申请日： | 2020-01-16 |
| 公开（公告）号： | CN111259604A | 公开（公告）日： | 2020-06-09 |
| 发明（设计）人： | 张皓;王文彬;石恒 | 申请（专利权）人： | 中国科学院空间应用工程与技术中心 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N20/00;G06F119/14 |
| 代理公司： | 北京轻创知识产权代理有限公司 11212 | 代理人： | 冯瑛琪 |
| 地址： | 100094*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于机器学习的高轨道卫星光压模型辨识方法及系统，涉及航空航天领域。该方法包括：确定原始特征；对全部原始特征进行主特征分析，得到用于建模的特征；根据主特征构建学习集合，通过学习集合对预设的机器学习算法进行学习，得到高轨道卫星光压模型；对高轨道卫星光压模型的超参数进行优化；根据优化后的高轨道卫星光压模型计算高轨道卫星的光压信息。本发明适用于航天飞行中复杂的光压摄动力建模，能够提高后续计算的效率，根据不同卫星的数据生成有针对性的光压模型，应用面较广，短时内可很好处理高维数据集且精度较高，有效解决了机器学习算法计算精度提高与计算量需求增加之间的矛盾。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 机器 学习 轨道 卫星 光压 模型 辨识 方法 系统 | ||
【主权项】：
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