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发明公开
基于强化学习的自动对星方法审中-实审

公开(公告)号：CN115081519A

公开(公告)日：2022-09-20

申请号：CN202210639642.0

申请日：2022-06-08

申请人： 中国三峡建工(集团)有限公司

发明人： 蔡熹 , 张明君 , 王宇庭 , 邓海锋 , 廖湘

IPC分类号： G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , H01Q3/08

摘要： 基于强化学习的自动对星方法，包括：采集数据，构造预定组坐标系‑信号强度数据，并基于所述坐标系‑信号强度数据构建训练数据集和测试数据集；构建深度神经网络模块，配置奖励函数、可观测状态量和动作空间，以所述训练数据集作为输入数据，对深度神经网络模块进行训练预定的次数；采用测试数据集对训练好的深度神经网络模块进行测试，得到最终优化的深度神经网络模块。本方案通过自动化对星，可以大大提高对星的效率，提高工作质量。