本申请涉及一种基于机器学习分类的资源池智能生成方法。所述方法包括：利用基于深度神经网络的机器学习算法在训练数据集上对二分类网络模型进行离线训练，得到训练好的二分类网络模型；利用训练好的二分类网络模型对测试数据集中的可见预报数据进行在线分类，得到用户资源池和公共资源池；将公共资源池通过扩展过程移至相应用户的用户资源池，再对用户的用户资源池通过解冲突过程移回公共资源池，得到扩展生成的用户资源池和公共资源池。采用本方法能够有效提升不同用户航天器对同一地面保障设备进行分时使用的智能化水平。