一种基于多参数约束的小行星材质分类方法、系统和装置

本发明公开了一种基于多参数约束的小行星材质分类方法、系统和装置，包括：步骤S1、获取小行星的光谱、特性参数和类别标签；步骤S2、将获取的光谱、特性参数和类别标签进行数据预处理，构建小行星材质综合分类数据集；步骤S3、构建深度学习模型AsterNet和随机森林模型RF；步骤S4、基于小行星材质综合分类数据集分别对深度学习模型AsterNet和随机森林模型RF进行训练，得到各自的最优模型；步骤S5、将两种最优模型集成得到AsterRF模型，基于AsterRF模型进行小行星分类。本发明引入小行星的多种参数的组合特征，能够显著提升基于短波长范围、低分辨率光谱的小行星材质分类精度。对AsterNet模型与随机森林模型的集成得到AsterRF模型进一步保证了模型的泛化性能。