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一种卫星对地观测需求分析方法
被引量:
1
1
作者
马东锋
《航天器工程》
CSCD
北大核心
2021年第1期38-43,共6页
针对卫星对地观测任务需求分析方法研究的复杂性和迫切需要,文章通过把文本化的卫星观测需求编码成数值向量的形式,提出需求之间的相似度度量方法。进而基于无监督学习的相关理论和算法,给出向量化表示的需求聚类算法。同时为了能在二...
针对卫星对地观测任务需求分析方法研究的复杂性和迫切需要,文章通过把文本化的卫星观测需求编码成数值向量的形式,提出需求之间的相似度度量方法。进而基于无监督学习的相关理论和算法,给出向量化表示的需求聚类算法。同时为了能在二维平面直观展示分析高维需求数据,在引入需求之间距离计算方法的基础上介绍了高维数据的降维算法,并且通过测试数据验证了算法的有效性和可行性。通过把繁杂的需求信息转换成高维空间向量,能大大降低分析人员对领域专业知识的依赖,提升需求分析的效率和科学性。
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关键词
卫
星
观测
无监督学习
聚类分析
谱聚类
降维
多星多用户
下载PDF
职称材料
题名
一种卫星对地观测需求分析方法
被引量:
1
1
作者
马东锋
机构
南京理工大学计算机科学与工程学院
钱学森空间技术实验室
出处
《航天器工程》
CSCD
北大核心
2021年第1期38-43,共6页
文摘
针对卫星对地观测任务需求分析方法研究的复杂性和迫切需要,文章通过把文本化的卫星观测需求编码成数值向量的形式,提出需求之间的相似度度量方法。进而基于无监督学习的相关理论和算法,给出向量化表示的需求聚类算法。同时为了能在二维平面直观展示分析高维需求数据,在引入需求之间距离计算方法的基础上介绍了高维数据的降维算法,并且通过测试数据验证了算法的有效性和可行性。通过把繁杂的需求信息转换成高维空间向量,能大大降低分析人员对领域专业知识的依赖,提升需求分析的效率和科学性。
关键词
卫
星
观测
无监督学习
聚类分析
谱聚类
降维
多星多用户
Keywords
satellite observation
unsupervised learning
cluster analysis
spectral clustering
dimensional reduction
multi satellite multi user
分类号
V474 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种卫星对地观测需求分析方法
马东锋
《航天器工程》
CSCD
北大核心
2021
1
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职称材料
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