10.19678/j.issn.1000-3428.0054263
航迹规划策略学习方法研究
分析并研究航迹规划软件中的飞行器操作数据特征,提出一种基于XGBoost算法和K-prototypes算法的航迹规划策略学习方法.在样本采集与分类过程中,根据约束自身特性和规划人员操作特征,将约束分为飞行器环境约束和飞行器特性相关约束,分别采用XGBoost算法和K-prototypes算法进行策略学习,并对飞行器特性相关约束做进一步细分,实现复杂约束的针对性学习及样本分类管理.当航迹不满足约束时,需将已获得的规划策略反馈给规划人员使其得到策略引导.实验结果表明,该方法能准确选取航迹规划策略并给出策略引导信息,降低规划人员的工作强度,提升交互规划效率和规划软件的智能性.
规划策略、策略学习、样本分类、XGBoost算法、K-prototypes算法
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TP393(计算技术、计算机技术)
天津市智能遥感信息处理技术企业重点实验室开放基金2016-ZW-KFJJ-01
2020-05-29(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共10页
282-290,297