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摘要：本发明属于卫星管控领域，公开了一种基于历史方案学习的点群划分方法，具体实现步骤为：建模历史方案数据；提取点群目标特征，构造标签数据，获取训练样本集和测试样本集；构建基于历史方案学习的点群划分模型；对基于历史方案学习的点群划分模型进行迭代训练；生成点群目标筹划方案。本发明通过在元任务层面学习历史经验，根据卫星及其相应拍摄时间确定条带，获得对点群目标进行划分的方案。本发明结合历史点群目标筹划方案的空间、时间特性，对历史观测方案进行学习，根据卫星使用情况及其相应拍摄开始时间映射得到观测元任务，从而有效避免相邻点被强制划分到不同聚类、边缘点被列为单独点目标的问题。
主权项：1.一种基于历史方案学习的点群划分方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，建模历史方案数据，包括点群目标和元任务，每个点群中包含多个点目标，每个点目标由经度和纬度表示，元任务由四元组表示，包括卫星型号、拍摄开始时间、拍摄结束时间和卫星载荷类型；步骤2，从历史方案数据中提取点群数据特征表示，计算离散化指标作为整个点群的特征表示，并构造对应的标签数据，得到训练样本集Itrain＝Xtrain,Ytrain和测试样本集Itest＝Xtest,Ytest；步骤3，构建基于历史方案学习的点群划分模型H，包括主干网络和预测层，主干网络包括顺次连接的第一线性层、第一卷积层、Relu激活函数、最大池化层、单层单向长短期记忆网络和Transformer编码模块，预测层包括第二线性层、dropout层、Relu激活函数和第三线性层；其中，Transformer编码模块包括四层Transformerencoder层；步骤4，利用训练样本集和测试样本集对点群划分模型H进行迭代训练，得到训练好的基于历史方案学习的点群划分模型H'；步骤5，将测试样本集作为基于历史方案学习的点群划分模型H'的输入进行前向传播，得到每个点群对应的卫星使用情况、对应拍摄开始时间以及卫星载荷类型，映射到点群数据中，获得元任务列表，生成点群划分方案。
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百度查询： 中国电子科技集团公司第五十四研究所 一种基于历史方案学习的点群划分方法
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