摘要
本发明公开了一种基于知识驱动的元学习装置的无人机智能调度方法及系统,具体为:部署并初始化知识驱动的元学习装置,包括元训练和目标重训练模块;元训练模块确定无人机智能调度模型的元学习目标,并优化元参数,通过线性回归进行权重估计,通过相似性度量衡量不同特征表示间的相似性;构建覆盖多种任务的元任务环境,使学习跨任务的更新规则,使用特征域基矩阵形成正交的多域特征表达;在元学习的损失函数中引入物理引导项,将输出与物理规律对齐,优化元学习目标函数;目标重训练模块通过无标签数据进行自我训练,更新参数集得到最终模型,指挥和优化多个无人机的协同作业。本发明能够在数据稀缺的情况下快速优化无人机智能调度模型的性能。
技术关键词
无人机智能调度
学习装置
参数
无标签数据
误差
物理
样本
矩阵
信号
卷积神经网络模块
多维感知数据
索引
线性
多域特征
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