本文介绍了一种基于深度学习的神经网络方法，用于在恒星变化情况下测量小行星的径向速度。研究表明，多行CNN能够有效恢复小行星的运动特征，误差分别为8.8%和0.7%。该方法展示了提高小行星径向速度测量精度的潜力。