(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202110850313.6 (22)申请日 2021.07.27 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 113609763 A (43)申请公布日 2021.11.05 (73)专利权人 中国人民解 放军军事科学院国防 科技创新研究院 地址 100071 北京市丰台区东大街5 3号 (72)发明人 姚雯　郑小虎　张俊　周炜恩　 陈小前　 (74)专利代理 机构 北京奥文知识产权代理事务 所(普通合伙) 11534 专利代理师 张文 (51)Int.Cl. G06F 30/27(2020.01)G06F 30/23(2020.01) G06F 30/15(2020.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) G06F 119/08(2020.01) (56)对比文件 CN 111507032 A,2020.08.07 CN 112257321 A,2021.01.2 2 CN 112733275 A,2021.04.3 0 审查员 张一良 (54)发明名称 基于不确定性的卫星组件布局温度场预测 方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于不确定性的卫星组 件布局温度场预测方法， 包括： S1， 构建深度神经 网络模型； S2， 生成训练数据集和池数据集； S3， 利用训练数据集训练深度神经网络模型； S4， 利 用模型对每个池 数据重复进行多次温度场预测， 计算多次预测结果的方差； S5， 根据方差将池数 据进行降序排列， 选取位于前序的预设数量的池 数据， 将选取的池数据及对应的温度场作为新训 练数据添加到训练数据集中， 并将 选取的池数据 从池数据集中删除； S6， 继续训练模型； S7， 判断 模型的预测精度是否达到预设要求； 若否， 利用 模型对每个池 数据重复进行多次温度场预测， 计 算多次预测结果的方差， 返回步骤S5。 本发明能 够以少量的训练数据得到高精度的代理模型， 降 低计算成本 。 权利要求书2页 说明书7页 附图2页 CN 113609763 B 2022.11.11 CN 113609763 B 1.一种基于不确定性的卫星组件布局温度场预测方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： S1， 构建深度神经网络模型； S2， 生成训练数据集和池数据集， 其中， 所述训练数据集包括多个训练数据， 所述池数 据集包括多个池数据， 所述训练数据包括卫星组件布局及卫星组件布局对应的温度场， 所 述池数据包括 卫星组件布局； S3， 利用所述训练数据集训练所述深度神经网络模型以拟合卫星组件布局与温度场的 映射关系； S4， 利用训练后的所述深度神经网络模型对所述池数据集中每个所述池数据的卫星组 件布局重复进行多次温度场预测， 并计算多次温度场预测结果的方差； S5， 根据每个所述池数据对应的方差将所述池数据进行降序排列， 选取位于前序的预 设数量的池数据， 确定选取 的池数据的卫星组件布局对应的温度场， 将选取 的池数据及对 应的温度场作为新训练数据添加到所述训练数据集中， 并将选取的池数据从所述池数据集 中删除； S6， 利用更新后的所述训练数据集继续训练所述深度神经网络模型； S7， 判断训练后的所述深度神经网络模型的预测精度是否 达到预设要求； 若是， 将当前 所述深度神经网络模型作为 最终预测模型； 若否， 利用训练后的所述深度神经网络模型对更新后的所述池数据集中每个所述池数 据的卫星组件布局重复进行多次温度场预测， 计算多次温度场预测结果的方差， 并返回步 骤S5。 2.根据权利要求1所述的基于不确定性的卫星组件布局温度场预测方法， 其特征在于， 在构建深度神经网络模型时， 在所述深度神经网络模型的输出层前设置Dropout层， 且 Dropout层 在所述深度神经网络模型的训练过程和预测过程中均保持打开状态。 3.根据权利要求1所述的基于不确定性的卫星组件布局温度场预测方法， 其特征在于， 所述生成训练数据集和池数据集， 包括： 对组件布局设计区域进行网格划分， 根据组件数量随机挑选组件布局设计区域的相应 数量的网格放置组件得到一个卫星组件布局， 利用有限元分析方法计算卫星组件布局对应 的温度场， 获取一个包括卫星组件布局及卫星组件布局对应的温度场的训练数据， 重复多 次随机获取过程直至获得第一预设数量的训练数据， 得到包括第一预设数量的训练数据的 训练数据集； 基于划分网格后的组件布局设计区域， 根据组件数量随机挑选组件布局设计区域的相 应数量的网格放置组件得到一个卫星组件布局， 获取一个包括卫星组件布局的池数据， 重 复多次随机获取过程直至获得第二预设数量的池数据， 得到包括第二预设数量的池数据的 池数据集。 4.根据权利要求1所述的基于不确定性的卫星组件布局温度场预测方法， 其特征在于， 多次温度场预测结果的方差利用以下公式计算； 其中， σ 表示卫星组件布局对应的多次温度场预测结果的方差， Q表示预测次数， T ′q表示权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 113609763 B 2卫星组件布局对应的第q次温度场预测结果， 表示卫星组件布局对应的多次温度场预测 结果的均值。 5.根据权利要求1或4所述的基于不确定性的卫星组件布局温度场预测方法， 其特征在 于， 多次温度场预测结果的均值利用以下公式计算； 其中， 表示卫星组件布局对应的多次温度场预测结果的均值， Q表示预测次数， T ′q表 示卫星组件布局对应的第q次温度场预测结果。 6.根据权利要求1所述的基于不确定性的卫星组件布局温度场预测方法， 其特征在于， 在步骤S5中， 利用有限元分析 方法计算确定 选取的池数据的卫星组件布局对应的温度场。 7.根据权利要求1所述的基于不确定性的卫星组件布局温度场预测方法， 其特征在于， 所述方法还 包括以下步骤： 步骤S8， 将待预测卫星组件布局重复输入所述最终预测模型进行多次温度场预测， 计 算多次温度场预测结果的均值和方差 。 8.根据权利要求7所述的基于不确定性的卫星组件布局温度场预测方法， 其特征在于， 将所述待预测 卫星组件布局的多次温度场预测结果的均值作为所述待预测 卫星组件布局 的最终预测温度场。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 113609763 B 3