[发明专利]基于机器学习的航天器舱内温度场重建任务研究基准方法在审
| 申请号： | 202211143594.2 | 申请日： | 2022-09-20 |
| 公开（公告）号： | CN115730509A | 公开（公告）日： | 2023-03-03 |
| 发明（设计）人： | 姚雯;龚智强;周炜恩;李星辰;陈小前 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F30/23;G06F18/23213;G06N3/08;G06N3/0464;G06N20/00;G06F119/08 |
| 代理公司： | 北京奥文知识产权代理事务所(普通合伙) 11534 | 代理人： | 张文 |
| 地址： | 100071*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于机器学习的航天器舱内温度场重建任务研究基准方法，包括：构建航天器舱内温度场重建任务优化问题；确定边界条件、热源组件的功率分布和结构；选取航天器舱内用于布置温度传感器的温度监测点；获取第一训练数据、第二训练数据、第三训练数据和第四训练数据中的至少一种；利用训练数据，通过插值方法确定布局区域内任一点位置到该点温度的映射关系，或者训练传统机器学习模型或神经网络，或者训练多层感知机，或者训练深度神经网络模型，或者训练图卷积神经网络模型；根据映射关系或者训练后的模型进行温度场重建。本发明能利用有限的温度监测点数据，实现其他位置的温度和/或整个区域的温度场的实时、快速、高精度预测重建。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 机器 学习 航天器 温度场 重建 任务 研究 基准 方法 | ||
【主权项】：
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