摘要：随着太空领域的不断发展,空间目标数量不断增加,空间态势日益复杂,亟需改进空间目标识别技术以提高空间态势感知能力.设计了基于数据驱动的空间目标智能识别体系架构,分别使用梯度提升决策树和卷积神经网络两种机器学习算法,利用海量空间目标特性数据,基于数据驱动方法构建空间目标智能识别模型.实验结果显示,两种模型的识别准确率均达到90%以上,能够为空间目标智能识别提供有效解决方案.