[发明专利]基于无监督学习的卫星组件温度场确定方法有效
| 申请号： | 202011162058.8 | 申请日： | 2020-10-27 |
| 公开（公告）号： | CN112257321B | 公开（公告）日： | 2023-03-24 |
| 发明（设计）人： | 龚智强;周炜恩;张小亚;姚雯 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院 |
| 主分类号： | G06F30/23 | 分类号： | G06F30/23;G06F30/27;G06N3/04;G06N3/088;G06F119/08 |
| 代理公司： | 北京奥文知识产权代理事务所(普通合伙) 11534 | 代理人： | 张文;苗丽娟 |
| 地址： | 100071*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于无监督学习的卫星组件温度场确定方法，包括：对卫星组件的结构进行近似描述，建立卫星组件布局的结构模型；生成多个包括卫星组件布局的训练数据集和多个包括卫星组件布局及其对应的温度场分布的测试数据集；构建内嵌物理知识的无监督学习损失函数；基于无监督学习损失函数，利用训练数据集和测试数据集对深度学习模型进行训练以拟合卫星组件布局与温度场分布的映射关系；将待计算温度场分布的卫星组件布局输入训练后的深度学习模型，获取卫星组件布局对应的温度场分布。本发明的方法通过利用深度学习模型和内嵌物理知识的无监督学习损失函数，能实现卫星组件温度场分布的快速计算，所需计算资源和工作量少，精度和效率高。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 监督 学习 卫星 组件 温度场 确定 方法 | ||
【主权项】：
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