【摘 要】
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为减小星三角形的冗余度,生成三角形数量最少、分布均匀性好的导航星三角形信息表,提出了一种以支持向量机为基础的导航星三角形选取优化算法.该算法通过一种以统计学习理论
【基金项目】
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“十五”民用航天基金资助项目(20020112).
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为减小星三角形的冗余度,生成三角形数量最少、分布均匀性好的导航星三角形信息表,提出了一种以支持向量机为基础的导航星三角形选取优化算法.该算法通过一种以统计学习理论为基础的支持向量机寻求最优决策分类面,在由导航星表所生成的三角形中提取导航星三角形.实验结果表明,本算法所生成的导航星三角形表中的星三角形数量少,所需存储空间小,空间分布均匀性良好.
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