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申请/专利权人：沈阳航空航天大学
摘要：本发明公开了基于边界度量的无人机预测模型健康状况监测方法，包括：S1：度量无人机预测模型的准确性预测边界：统计并分析不同置信度水平下的不同的无人机预测模型的性能指标；S2：构建适用于无人机预测模型的多元健康评估框架，所述多元健康评估框架中将准确性预测边界法、统计分析方法、解释性漂移检测以及目标适应检测结合一起，实时监测和识别可能影响模型表现的关键因素、获得无人机预测模型的健康状态。应用本发明能够准确地对无人机预测模型的健康状况进行监测。
主权项：1.基于边界度量的无人机预测模型健康状况监测方法，其特征在于，包括：S1：度量无人机预测模型的准确性预测边界：统计并分析不同置信度水平下的不同的无人机预测模型的性能指标；所述性能指标包括覆盖概率、平均宽度，和覆盖误差；S2：构建适用于无人机预测模型的多元健康评估框架，所述多元健康评估框架中将准确性预测边界法、统计分析方法、解释性漂移检测以及目标适应检测结合一起，实时监测和识别可能影响模型表现的关键因素、获得无人机预测模型的健康状态。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 沈阳航空航天大学 基于边界度量的无人机预测模型健康状况监测方法
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