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公开(公告)号:CN118798343A
公开(公告)日:2024-10-18
申请号:CN202411269566.4
申请日:2024-09-11
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06N5/022 , G06N5/04 , G06F40/289 , G06F16/35 , G06Q50/20
Abstract: 本发明公开了一种基于大模型与增量学习的无人机装备训练方法,属于大数据智能化的技术领域,包括无人机装备知识库生成模块、无人机装备训练习题推荐模块和无人机装备知识更新模块;无人机装备知识库生成模块通过大语言模型进行构建,相应生成知识库;无人机装备训练习题推荐模块依托知识库,使用习题生成器生成习题,习题组合为习题库,使用习题库实现对学员的无人机装备操作学习曲线模拟和无人机装备训练习题筛选;无人机装备知识更新模块,加入增量学习对实现无人机装备训练新知识生成和无人机新知识评估。本发明构建一个智能化的无人机装备训练系统,通过大语言模型和增量学习来调整系统,实现智能训练。
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公开(公告)号:CN118798343B
公开(公告)日:2024-12-06
申请号:CN202411269566.4
申请日:2024-09-11
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06N5/022 , G06N5/04 , G06F40/289 , G06F16/35 , G06Q50/20
Abstract: 本发明公开了一种基于大模型与增量学习的无人机装备训练方法,属于大数据智能化的技术领域,包括无人机装备知识库生成模块、无人机装备训练习题推荐模块和无人机装备知识更新模块;无人机装备知识库生成模块通过大语言模型进行构建,相应生成知识库;无人机装备训练习题推荐模块依托知识库,使用习题生成器生成习题,习题组合为习题库,使用习题库实现对学员的无人机装备操作学习曲线模拟和无人机装备训练习题筛选;无人机装备知识更新模块,加入增量学习对实现无人机装备训练新知识生成和无人机新知识评估。本发明构建一个智能化的无人机装备训练系统,通过大语言模型和增量学习来调整系统,实现智能训练。
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公开(公告)号:CN119168181A
公开(公告)日:2024-12-20
申请号:CN202411284492.1
申请日:2024-09-12
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06Q10/047 , G06F18/23213 , G06N3/006 , G06N3/126
Abstract: 本发明涉及无人飞行器协同技术领域,具体公开了基于改进GWO算法的多无人飞行器协同航迹规划方法,包括以下步骤:首先进行无人飞行器群约束分析;而后对无人飞行器航迹代价分析;GWO算法及改进;最后进行仿真实验和算法性能分析。本发明采用上述的基于改进GWO算法的多无人飞行器协同航迹规划方法,针对GWO算法初始化效果差的情况,使用贪婪算法和变异策略,降低了无人飞行器航迹初始化时的适应度值;引入了聚类的方法,将无人飞行器航迹分为多个子种群,让每个子种群进行单独优化,通过对比改进GWO、MP‑GWO与GWO三种算法,结果表明,改进GWO算法计算出的航迹相比于其它两种算法,航迹代价较小、收敛精度更高。
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