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申请/专利权人：山东科技大学
摘要：本发明属于多智能体系统的空地协同控制技术领域，具体公开了一种基于忆阻编程神经网络的空地协同编队控制方法及系统。首先本发明方法提出了一种增强的伪雅可比矩阵估计方法，从而构建了各个智能体的迭代关联的线性模型，并将编队控制问题转化为与控制输入相关的二次规划问题。在此基础上，本发明方法还设计了一种可用于求解控制输入的忆阻编程神经网络及其物理载体。最后，本发明方法还提出了一种分布式事件触发通信协议，有序调度了各个无人智能体的控制输入求解的顺序，并且有效节省了计算资源。本发明以完全基于数据的方式，实现了多智能体系统的预设编队效果，具有较强的容错性和自适应性。
主权项：1.一种基于忆阻编程神经网络的空地协同编队控制方法，其特征在于，包含以下步骤：步骤1.针对无人多智能体系统，建立迭代关联的线性模型，收集无人多智能体系统的历史伪雅可比矩阵PJM信息及其对应的输入和输出数据，构造增强的PJM估计算法的数据集；步骤2.基于构造的数据集，使用增强的PJM估计算法预测系统在线运行的PJM，即首先利用广义回归神经网络GRNN基于所构造的数据集进行PJM的初步预测；其次设计参数补偿机制，对GRNN的预测输出进行校正，得到系统在线运行过程中的PJM的估计值；步骤3.基于步骤2获得的PJM，构建与控制输入相关的二次规划问题，设计适用于解决二次规划问题的忆阻编程神经网络MPNN，并将所述二次规划问题转化为MPNN的动力学设计问题；通过利用MPNN状态的演化，获得最优的控制输入；步骤4.通过分布式事件触发通信协议合理调度求解各个智能体控制输入的顺序，并根据事件触发条件降低增强的PJM估计算法和基于MPNN的控制输入求解算法的执行次数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东科技大学 一种基于忆阻编程神经网络的空地协同编队控制方法及系统
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