[发明专利]小样本条件下的飞行器姿态控制数据增强和模型训练方法在审
| 申请号： | 202111173142.4 | 申请日： | 2021-10-08 |
| 公开（公告）号： | CN113917938A | 公开（公告）日： | 2022-01-11 |
| 发明（设计）人： | 王础;王俊;陈浩;李娜;张彤;张依漪;王佳佳;侯健;马静;王凤敏 | 申请（专利权）人： | 北京京航计算通讯研究所 |
| 主分类号： | G05D1/08 | 分类号： | G05D1/08;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京天达知识产权代理事务所(普通合伙) 11386 | 代理人： | 李明里 |
| 地址： | 100074 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种小样本条件下的飞行器姿态控制数据增强和模型训练方法，包括：将飞行器姿态控制的训练集分解成多份子训练集；随机选取一份子训练集，训练第一生成器、第二生成器和第三生成器的神经网络参数；第一生成器、第二生成器和第三生成器分别依据各自的数据增强方式在神经网络模型中进行数据增强；计算出第一生成器、第二生成器和第三生成器在神经网络模型中的重要性权值；根据第一生成器、第二生成器和第三生成器的重要性权值，设置神经网络模型的目标函数；进行神经网络模型参数的训练；判断训练的迭代次数超过给定阈值；是，则终止训练；否，则重新选择子训练集进行训练。本发明提升了种小样本条件下神经网络模型的分类任务性能。 | ||
| 搜索关键词： | 样本 条件下 飞行器 姿态 控制 数据 增强 模型 训练 方法 | ||
【主权项】：
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