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首页> 外文期刊>Planetary and space science >Prognosis of TiO_2 abundance in lunar soil using a non-linear analysis of Clementine and LSCC data
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Prognosis of TiO_2 abundance in lunar soil using a non-linear analysis of Clementine and LSCC data

机译：利用克莱门汀和LSCC数据的非线性分析预测月球土壤中TiO_2的丰度

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We suggest a technique to determine the chemical and mineral composition of the lunar surface using artificial neural networks (ANNs). We demonstrate this powerful non-linear approach for prognosis of TiO_2 abundance using Clementine UV-VIS mosaics and Lunar Soil Characterization Consortium data. The ANN technique allows one to study correlations between spectral characteristics of lunar soils and composition parameters without any restrictions on the character of these correlations. The advantage of this method in comparison with the traditional linear regression method and the Lucey et al. approaches is shown. The results obtained could be useful for the strategy of analyzing lunar data that will be acquired in incoming lunar missions especially in case of the Chandrayaan-1 and Lunar Reconnaissance Orbiter missions.
机译：我们建议使用人工神经网络（ANN）确定月球表面化学和矿物成分的技术。我们使用克莱门汀UV-VIS镶嵌材料和月球土壤表征协会数据证明了这种功能强大的非线性方法用于TiO_2丰度的预测。人工神经网络技术使人们能够研究月球土壤光谱特征与成分参数之间的相关性，而对这些相关性的特征没有任何限制。与传统的线性回归方法和Lucey等人相比，该方法的优势。显示了方法。所获得的结果可能有助于分析在即将来临的月球任务中将获取的月球数据的策略，尤其是在Chandrayaan-1号和月球侦察轨道飞行器任务中。

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