摘要：隨著太空領域的不斷發展,空間目標數量不斷增加,空間態勢日益復雜,亟需改進空間目標識別技術以提高空間態勢感知能力.設計了基于數據驅動的空間目標智能識別體系架構,分別使用梯度提升決策樹和卷積神經網絡兩種機器學習算法,利用海量空間目標特性數據,基于數據驅動方法構建空間目標智能識別模型.實驗結果顯示,兩種模型的識別準確率均達到90%以上,能夠為空間目標智能識別提供有效解決方案.