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摘要:
在导航星表的建立过程中,由于恒星的数量太多,往往要进行筛选,通常这种选择复杂费时,而结果往往并不是最优的.本文引入了动态星等阈值分布函数,将传统星等阈值过滤算法中的静态阈值用动态星等阈值代替,建立了一种新的动态星等阈值过滤选择模式.而基于统计学习理论的支持向量机方法为求解高维非线性动态星等阈值分布函数提供了新的途径.本文讨论了这种基于支持向量机的导航星自动选择算法--回归选取算法.实验表明,用该算法所选取的导航星表,导航星数量少、分布均匀性好.同时它还能适应多种任务的导航星选取要求,具有很强的通用性.
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文献信息
篇名 一种新的导航星选取算法研究
来源期刊 宇航学报 学科 航空航天
关键词 导航星星库 动态星等阈值 星等阈值分布函数 回归选取算法 支持向量机
年,卷(期) 2004,(1) 所属期刊栏目 论文
研究方向 页码范围 35-40
页数 6页 分类号 V474.25
字数 5428字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1000-1328.2004.01.007
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 田金文 华中科技大学图像识别与人工智能研究所图像信息处理与智能控制教育部重点实验室 248 2531 25.0 36.0
2 柳健 华中科技大学图像识别与人工智能研究所图像信息处理与智能控制教育部重点实验室 129 1748 21.0 33.0
3 郑胜 华中科技大学图像识别与人工智能研究所图像信息处理与智能控制教育部重点实验室 18 177 8.0 12.0
4 吴伟仁 华中科技大学图像识别与人工智能研究所图像信息处理与智能控制教育部重点实验室 3 60 3.0 3.0
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研究主题发展历程
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导航星星库
动态星等阈值
星等阈值分布函数
回归选取算法
支持向量机
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宇航学报
月刊
1000-1328
11-2053/V
16开
北京838信箱
2-167
1980
chi
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