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稀貴金屬	稀土稀土礦稀土氧化物稀土金屬釹鐵硼小金屬銻鉍銦鍺鎵硒鉭鋯貴金屬白銀
新能源	鋰鋰礦鋰化合物正極材料電芯金屬鋰鎳鎳礦鎳鐵精煉鎳鎳鹽三元前驅體材料高冰鎳 MHP 鈷電解鈷鈷粉氯化鈷四氧化三鈷硫酸鈷鈷中間品氧化鈷碳酸鈷三元前驅體三元材料鈷酸鋰三元正極材料錳錳礦電解錳電池級硫酸錳鋰電正極三元前驅體磷酸鐵四氧化三鈷鋰電負極石油焦煅燒焦針狀焦瀝青焦包覆瀝青炭黑增炭劑光伏材料多晶硅硅片電池片光伏組件光伏玻璃工業(yè)硅隔膜隔膜電解液電解液

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基于強化學習的監(jiān)測望遠鏡陣列控制方法

995 編輯：管理員來源：中冶有色技術網(wǎng)

2023-03-19 06:46:27

本發(fā)明涉及空間碎片檢測領域。一種基于強化學習的監(jiān)測望遠鏡陣列控制方法，對空間碎片及望遠鏡監(jiān)測陣列系統(tǒng)建模，對空間碎片的目標軌道數(shù)據(jù)的精度測量分析，構建基于深度強化學習的智能調(diào)度策略，本發(fā)明實現(xiàn)空間碎片檢測網(wǎng)數(shù)字宇宙的搭建，采用蒙特卡洛采樣方法生成模擬真實世界分布的空間碎片數(shù)據(jù)；在此基礎上，建立空間軌道數(shù)據(jù)的精度測量分析方法，研究監(jiān)測設備參數(shù)對空間碎片測量精度的影響；最終，采用強化學習技術，建立空間碎片監(jiān)測網(wǎng)智能控制方法，實現(xiàn)對空間碎片態(tài)勢的快速感知。

聲明：

“基于強化學習的監(jiān)測望遠鏡陣列控制方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業(yè)用途，請聯(lián)系該技術所有人。

我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)