[发明专利]基于卷积神经网络的无人机群行动方案快速评估方法有效
| 申请号： | 201810989468.6 | 申请日： | 2018-08-28 |
| 公开（公告）号： | CN109144099B | 公开（公告）日： | 2020-10-20 |
| 发明（设计）人： | 周尧明;谢荣磊;蒙志君;郑江安;李昊 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学;中国航空系统工程研究所 |
| 主分类号： | G05D1/10 | 分类号： | G05D1/10 |
| 代理公司： | 北京慧泉知识产权代理有限公司 11232 | 代理人： | 王顺荣;唐爱华 |
| 地址： | 100191*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明基于卷积神经网络的无人机群行动方案快速评估方法，步骤一：数据输入与处理，输入的行动方案由任务分配、资源分配、飞机动作序列组成，分别用矩阵表示，再将其合并为一个方案矩阵。步骤二：构建卷积神经网络，将方案矩阵输入到卷积层，提取特征信息后，将卷积层输出到池化层，进行数据降维，再输出到卷积层，经多次卷积‑池化处理后的数据输出到全连接层，得到行动方案评估的预测值。步骤三：将预测值与Anylogic推演平台输出值的差值对神经网络进行训练。步骤四：将方案信息输入到训练好的神经网络，输出值为该方案的快速评估结果。本发明方法评估速度大大提高；提升了评估的准确度和客观性；解决了行动方案复杂、维度过多的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 无人 机群 行动 方案 快速 评估 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于卷积神经网络的无人机群行动方案快速评估方法，其特征在于：该方法具体步骤如下：步骤一：数据输入与处理，输入的行动方案由任务分配、资源分配、飞机动作序列组成，分别用矩阵表示三部分内容，然后任务矩阵、资源矩阵和动作矩阵合并为一个方案矩阵；步骤二：构建卷积神经网络，将方案矩阵输入到卷积层，提取特征信息后，将卷积层输出到池化层，进行数据降维，然后再输出到卷积层，经过多次卷积‑池化处理后的数据输出到全连接层，最终得到行动方案评估的预测值；步骤三：根据步骤二得到的预测值与Anylogic推演平台的输出值的差值对神经网络进行训练；步骤四：将方案信息输入到训练好的神经网络，则神经网络的输出值就是该方案的快速评估结果。
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