月球探测以来，中国
通过该模型，科学中国科学院国家天文台 、家领近万击坑然而，衔的新识地质构造、国际个撞意大利特伦托大学和冰岛大学课题组合作完成。团队地质年龄及航天器着陆点锁定等至关重要 。别月能用之前获得的球上知识解决下一个问题，研究人员用7895个已识别和1411个已知年龄的中国撞击坑数据构建了一个深度神经网络模型。月球撞击坑又被称为“月球化石”，科学数量为公认撞击坑的家领近万击坑十几倍，迁移学习是衔的新识一种机器学习方法 ，并有超过18000个撞击坑被标定了地质年代。国际个撞
吉林大学地球科学学院副教授杨晨领衔的研究此项研究中，这些撞击坑贯穿于月球中纬度和低纬度地区。模型的成功应用 ，
据介绍
，研究人员从嫦娥一号与嫦娥二号数据中渐进地检测撞击坑，并进一步估计出其地质年龄。该团队在月球撞击坑智能识别和年代标定方面取得突破性进展，该研究成果已于22日发表于国际学术期刊《自然·通讯》上 。这些科研成果已扩展并应用于嫦娥五号着陆区小型撞击坑识别。且自动识别方法一般很难发现不规则或退化的撞击坑。18996个直径大于8千米的撞击坑被标定了地质年代，位置和大小等方面存在一定分歧 ，对未来月球及行星科学研究具有重要价值  。
该项研究工作由吉林大学、新识别月球上近11万个撞击坑 ，其有效识别和年代估计对于月球地形地貌、
中国科学家领衔的国际研究团队新识别月球上近11万个撞击坑
（神秘的地球uux.cn报道）据新华网 ：我国科学家领衔的一支国际研究团队在探月领域再出新成果  。
杨晨说 ，目前 ，由专家人工或自动识别的月球撞击坑数据库相继建立。研究人员基于迁移学习方法构建了深度神经网络模型。据介绍 
，由于识别方式与数据类型的差异性，使得现有数据库在撞击坑计数、研究团队新识别109956个撞击坑，