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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利基于结构自适应神经网络的小推力轨迹优化方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120779757B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511279405.8，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权基于结构自适应神经网络的小推力轨迹优化方法及系统是由谢睿达;胡笑旋;朱外明;夏维;马华伟;靳鹏设计研发完成，并于2025-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于结构自适应神经网络的小推力轨迹优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于结构自适应神经网络的小推力轨迹优化方法及系统，涉及航天器轨迹优化技术领域。本发明基于航天器小推力轨迹数据集训练及验证结构自适应神经网络，得到动态神经网络模型。结构自适应神经网络包括初始神经网络、性能停滞监视器和深度神经网络容量启发式调整模块。其中，深度神经网络容量启发式调整模块用于分级调控结构自适应神经网络容量。当积累了具有新特征的轨迹数据时，本发明自适应调整网络结构，能够通过网络结构的增量式演化来吸收新知识，模型无需从头开始重训练，在已充分训练的知识基础上，通过结构生长来容纳和学习新的小推力轨迹优化规律，能有效解决固定结构模型在面对新数据时学习潜力受限的根本难题。

本发明授权基于结构自适应神经网络的小推力轨迹优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于结构自适应神经网络的小推力轨迹优化方法，其特征在于，包括： 获取的航天器小推力轨迹初始集；提取航天器小推力轨迹初始集中的轨迹特征，得到航天器小推力轨迹数据集； 基于航天器小推力轨迹数据集训练及验证结构自适应神经网络，得到动态神经网络模型，其中，所述动态神经网络模型用于根据输入的小推力轨道机动特征预测最优小推力轨道轨迹及转移代价；所述结构自适应神经网络包括初始神经网络、性能停滞监视器和深度神经网络容量启发式调整模块； 其中，所述性能停滞监视器用于监控结构自适应神经网络的性能，判断是否需要触发深度神经网络容量启发式调整模块进行网络容量调整； 所述深度神经网络容量启发式调整模块用于分级调控结构自适应神经网络容量；具体包括： 训练开始后，性能停滞监测器计数器初始化：，；和分别代表本轮调整中宽度与深度调整触发次数； 进入训练后，网络读取批次数据，计算损失，更新网络权重，按照设计的性能停滞监测器进行网络性能监测，性能检测器未被触发的训练周期中，保存网络快照以便后期执行网络结构与权重回滚操作； 判定性能停滞后，触发性能停滞检测器并初始化网络宽度调节计数器=1；执行基于神经元分裂的宽度调节，并继续训练； 若训练成功，则计数器归零，，并保存当前网络快照；若在接下来的训练周期内性能依然停滞，监测器再次触发并计数=2，再次执行宽度调节；当，性能停滞次数超过限值，则认为宽度调节策略失效；此时网络结构回滚至最后一次有效网络宽度调节时的网络快照，并触发深度调节； 进入深度调节，并初始化深度调节计数器；执行深度调节后，继续训练若干周期，若训练成功，则计数器归零，，并保存当前网络快照；若在接下来的训练周期内性能依然停滞，监测器再次触发并计数=2；再次执行深度调整，直到表示深度调节的上限值。

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