一种自适应卫星数据模式不断增长的检测方法

摘要

一种自适应卫星数据模式不断增长的检测方法，构建一个基础二分类网络A作为当前网络，当前网络能够完成对一个卫星数据模式的识别判定；构建一个基础二分类网络B，并用包含新数据模式的卫星时序数据集训练；将当前网络和基础二分类网络B相似度响应大于相似度阈值的前N层作为共享层，将基础二分类网络B的剩余层作为新分支接在共享层后，完成网络的动态增长，并作为新的当前网络；重复该过程，得到动态增长神经网络GCNN；在卫星遥测工作中，将卫星时序数据送入GCNN中，对每一条时间序列进行识别，识别判定其数据模式并将其相应的工作状态与地面指令所预期的工作状态进行比较，当二者不吻合，则说明卫星出现故障。