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申请/专利权人：西北工业大学
申请日：2024-03-27
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118261326A
主分类号：G06Q10/063
分类号：G06Q10/063;G06N20/20;G06N3/006;G06Q10/0639
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：本发明涉及无人机集群技术领域，具体涉及一种基于机器学习的无人机集群搜索能力评估方法。包括：采用多个搜索算法对无人机集群搜索场景进行模拟；根据无人机搜索场景构建无人机集群搜索能力指标集；所述指标集包括无人机集群的集群属性、环境因素以及搜索效能；利用哈里斯鹰算法对XGBoost模型进行参数调优，得到优化后的HHO‑XGBoost模型；将无人机集群搜索能力指标集输入HHO‑XGBoost模型，利用所述HHO‑XGBoost模型对无人机集群搜索能力进行评估。本发明采用哈里斯鹰算法对XGBoost模型进行参数调优，能够解决该模型参数众多的问题，有效提升无人机集群搜索能力评估的准确度。
主权项：1.一种基于机器学习的无人机集群搜索能力评估方法，其特征在于，包括：采用多个搜索算法对无人机集群的搜索场景进行模拟；根据无人机搜索场景构建无人机集群的搜索能力指标集；所述指标集包括无人机集群的集群属性、环境因素以及搜索效能；利用哈里斯鹰算法对XGBoost模型进行参数调优，得到优化后的HHO-XGBoost模型；将所述无人机集群的搜索能力指标集输入所述HHO-XGBoost模型，利用所述HHO-XGBoost模型对无人机集群搜索能力进行评估。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西北工业大学 一种基于机器学习的无人机集群搜索能力评估方法
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