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为充分发掘利用海量卫星网络数据,提高决策效率,加强空间频轨资源获取与储备的分析手段,尤其是对地球静止轨道资源的协调获取问题,提出基于机器学习算法的卫星网络态势评估策略。通过对卫星网络协调因素进行特征分析,选择卷积神经网络(Convolution Neural Network, CNN)为目标算法模型,并建立算法模型的训练数据集及Label规则,采用分裂信息增益度量方法对数据进行降维处理,建立CNN评估模型,并进行了验证分析。结果表明,CNN模型对卫星网络协调态势评估问题测试的正确率高达80%以上,具有较高的评估效能。随着数据量的增多,CNN评估效果逐步提升,是一种在卫星网络协调态势分析、资源储备的有效评估方法。 相似文献
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“数字地球”在军事上的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
一、数字地球的概念与理解 “数字地球”的概念是美国原副总统阿尔·戈尔于1998年初在加利福尼亚科学中心的OGC(Open GIS Consortium)会议上作的一个题为“数字地球:对21世纪人类星球的认识”的讲演中首次提出的。他认为“我们需要一个‘数字地球’,即一种可以嵌放海量地理数据、多分辨率和三维的地球表示,可以在其上添加许多与我们所处的星球有关的数据”。 目前对数字地球(Digital Earth)的理解千差万别,其定义也就多种多样,除了上述戈尔的定义外,美国“数字地球”跨部门工作小组的 相似文献
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