[发明专利]一种基于卷积神经网络的深空探测器状态监视识别的方法有效
| 申请号： | 202310157225.7 | 申请日： | 2023-02-23 |
| 公开（公告）号： | CN116089821B | 公开（公告）日： | 2023-08-15 |
| 发明（设计）人： | 程承;李海涛;李赞;陈少伍;刘广凯;雷呈强 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军63921部队 |
| 主分类号： | G06F18/213 | 分类号： | G06F18/213;G06F18/24;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京市盛峰律师事务所 11337 | 代理人： | 席小东 |
| 地址： | 100094*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于卷积神经网络的深空探测器状态监视识别的方法，包括以下步骤：采用仿真以及频率偏移的方式，生成探测器所有可能的技术状态对应的探测器下行频谱；再根据目标完成对探测器下行频谱的分类，将每种分类作为标签添加到探测器下行频谱中，形成训练样本数据；建立卷积神经网络，对所述卷积神经网络进行分类识别训练，得到训练完成的卷积神经网络；对实时采集得到的实际频谱数据进行识别，得到探测器技术状态识别结果。本发明可以大大减轻地面人员工作量，为深空探测器的无人状态监视判断和异常情况下应急处置等提供自动化支持。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 探测器 状态 监视 识别 方法 | ||
【主权项】：
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