摘要：根据经典径向基函数（RBF）神经网络的优势,结合星图模式样本集的特点,设计了一种适合星图模式样本的网络训练算法。从提取星图模式入手,引入三角剖分理论,将可能出现在同一视场内的恒星以三角形的形式连接起来,提取连接的角距作为星图模式,建立了具有完备性、平移旋转不变性的星图模式样本集。然后,利用RBF神经网络做星图识别,研究顺序训练方法和批量训练方法,总结多种经典算法的优缺点,并设计了一种训练方法。通过实验证明了该种方法较其他经典算法更为适合学习星图模式样本。最后,给出RBF神经网络相关的训练数据,并通过模拟星图软件获得若干模拟星图作为观测样本,利用已经训练好的神经网络进行识别。试验结果表明,测试网络能够正确识别这些星图。

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