哈尔滨工业大学;上海卫星工程研究所刘天喜获国家专利权
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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学;上海卫星工程研究所申请的专利一种基于BP神经网络的超大规模遥感星群最优任务星预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118797288B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410793012.8，技术领域涉及：G06F18/21；该发明授权一种基于BP神经网络的超大规模遥感星群最优任务星预测方法是由刘天喜;仲惟超;魏承;梅笑寒;邓泓;伍国威;丛诣钦设计研发完成，并于2024-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于BP神经网络的超大规模遥感星群最优任务星预测方法在说明书摘要公布了：本发明是一种基于BP神经网络的超大规模遥感星群最优任务星预测方法。本发明涉及任务星预测技术领域，本发明建立BP神经网络，准备训练样本，对BP神经网络进行训练，基于训练完成的BP神经网络，对遥感任务星进行预测。本发明BP网络虽无法准确进行任务星的选取，但当用于超大规模星群最优星预测，可以确保所预测星实际可执行任务，在此基础上对最优星的预测结果在一定程度上可信，可以有效缩减解空间大小，降低运算量并提高时效性，以支持对超大规模遥感星群任务星预测的需求，具有广阔的应用前景。
本发明授权一种基于BP神经网络的超大规模遥感星群最优任务星预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于BP神经网络的超大规模遥感星群最优任务星预测方法，其特征是：包括以下步骤： 步骤1，建立BP神经网络； 步骤2，准备训练样本，对BP神经网络进行训练； 步骤3，基于训练完成的BP神经网络，对遥感任务星进行预测； 所述步骤1具体为： 确定网络输入和输出， 输入即为：共9个参数，其中，为初始轨道半长轴，为初始轨道偏心率，为任务下发时刻儒略日，为初始轨道倾角、为初始近地点幅角、为初始升交点赤经、为初始真近点角，为任务目标点纬度、为目标点经度；通过对任务完成指标：响应时间和观测时长,进行预测以实现对最优任务星的预测，任务星预测BP网络的输出是明确的，分别为遥感任务响应时间和遥感卫星持续观测时长，网络输入选择低轨遥感卫星的观测情况，通过初始轨道参数、观测目标位置和光照情况确定。
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