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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。
主权项：1.一种基于BP神经网络的超大规模遥感星群最优任务星预测方法，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，对遥感任务星进行预测。
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最优任务星预测方法
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