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神经网络在甚短弧初轨确定问题中的应用
文献摘要：
目前应用于空间碎片仅角度观测值的甚短弧初轨确定问题的Gauss方法、Gooding方法等解析方法并不能得到很高的精度.依据神经网络算法的"万能近似性质",将其应用于甚短弧初轨确定问题中,并利用Python的Scikit-Learn库中的主成分分析函数和Keras库中的前馈神经网络函数处理了 一批仿真数据,这些数据观测弧长仅为21s.结果表明,该算法能够提升传统的初轨确定解算精度.
文献关键词：
空间碎片;甚短弧;初轨确定;神经网络
中图分类号：
作者姓名：
张郑元;桑吉章;陈俊宇
作者机构：
武汉大学测绘学院,湖北武汉,430079;地球空间信息技术协同创新中心,湖北武汉,430079
文献出处：
引用格式：
[1]张郑元;桑吉章;陈俊宇-.神经网络在甚短弧初轨确定问题中的应用)[J].测绘地理信息,2022(06):16-19
A类：
甚短弧,Gooding,网络函数
B类：
初轨确定,空间碎片,观测值,Gauss,解析方法,神经网络算法,万能,Python,Scikit,Learn,分析函数,Keras,前馈神经网络,数处,仿真数据,数据观测,弧长,21s,定解
AB值：
0.401169
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