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龙图腾网获悉中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院申请的专利基于深度代理模型归一化的卫星组件温度场预测方法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：CN113177290B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2023-09-26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：202110317452.2，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于深度代理模型归一化的卫星组件温度场预测方法是由陈小前;龚智强;姚雯;张俊;周炜恩设计研发完成，并于2021-03-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度代理模型归一化的卫星组件温度场预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度代理模型归一化的卫星组件温度场预测方法，包括：建立卫星组件布局的结构模型；生成训练数据集和测试数据集；构建深度代理模型的归一化层及损失函数；利用训练数据集和测试数据集对深度代理模型进行训练以拟合卫星组件布局与归一化温度场分布的映射关系；将待计算温度场分布的卫星组件布局输入训练后的深度代理模型，获取卫星组件布局对应的归一化温度场分布；根据归一化逆过程对归一化温度场分布进行处理，获取卫星组件布局对应的温度场分布。本发明的方法在采用深度代理模型的基础上，通过构建深度代理模型的归一化层进行归一化处理，能够使深度代理模型更好地学习卫星组件布局温度场变化，提高模型的预测性能。

本发明授权基于深度代理模型归一化的卫星组件温度场预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度代理模型归一化的卫星组件温度场预测方法，其特征在于，包括：对卫星组件的结构进行近似描述，建立卫星组件布局的结构模型；生成包括多个卫星组件布局及卫星组件布局对应的温度场分布的训练数据集，生成包括多个卫星组件布局及卫星组件布局对应的温度场分布的测试数据集；构建深度代理模型的归一化层及损失函数；基于构建的深度代理模型的归一化层及损失函数，利用训练数据集和测试数据集对深度代理模型进行训练以拟合卫星组件布局与归一化温度场分布的映射关系；将待计算温度场分布的卫星组件布局输入训练后的深度代理模型，获取卫星组件布局对应的归一化温度场分布；根据归一化逆过程对归一化温度场分布进行处理，获取卫星组件布局对应的温度场分布；其中，采用sigmoid函数作为深度代理模型的归一化层，对深度代理模型输出的特征进行归一化处理，以得到归一化温度场分布；sigmoid函数表示为： 式中，Fxi表示归一化温度场分布，表示深度代理模型输出的特征，xi表示第i个训练样本中的卫星组件布局，e表示自然常数；当采用sigmoid函数作为深度代理模型的归一化层时，构建深度代理模型的损失函数为： 式中，表示卫星组件布局xi对应的归一化后的实际温度场分布，N表示训练样本数量；其中，采用sin函数作为深度代理模型的归一化层，对深度代理模型输出的特征进行归一化处理，以得到归一化温度场分布；sin函数表示为： 式中，Sxi表示归一化温度场分布，表示深度代理模型输出的特征，xi表示第i个训练样本中的卫星组件布局；当采用sin函数作为深度代理模型的归一化层时，构建深度代理模型的损失函数为： 式中，表示卫星组件布局xi对应的归一化后的实际温度场分布，N表示训练样本数量；其中，采用cos函数作为深度代理模型的归一化层，对深度代理模型输出的特征进行归一化处理，以得到归一化温度场分布；cos函数表示为： 式中，Cxi表示归一化温度场分布，表示深度代理模型输出的特征，xi表示第i个训练样本中的卫星组件布局；当采用cos函数作为深度代理模型的归一化层时，构建深度代理模型的损失函数为： 式中，表示卫星组件布局xi对应的归一化后的实际温度场分布，N表示训练样本数量；卫星组件布局xi对应的归一化后的实际温度场分布利用以下公式5计算； 式中，表示第i个训练样本中的实际温度场分布，表示的最小值，i＝1,…N，表示的最大值，i＝1,…N；深度代理模型采用主体结构为特征金字塔网络的神经网络模型，且神经网络模型采用多尺度特征融合方式，将不同尺度的信息融合，保留不同尺度提取的布局信息，有效提高卫星组件布局温度场分布的预测精度。

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