本文利用广义回归神经网络进行星图识别,构造由距离和夹角余弦值组成的特征矢量作为识别特征星库,并输入到神经网络,网络输出为对应的赤经赤纬。通过对比GRNN神经网络与BP神经网络可知,利用GRNN网络训练时间短且鲁棒性较高。实验结果表明,利用GRNN网络在像素距离误差为±10%、角度误差为±5°时,验证样本的识别正确率在95%以上,因此,基于GRNN网络的星图识别具有一定的应用前景。
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