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公开(公告)号：CN117007057B
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311255290.X
申请日：2023-09-27
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及航迹优化技术领域，尤其涉及一种无人机航迹优化方法及装置。该方法包括：对搜索区域所在的环境地图依次进行栅格化处理和矢量化处理，得到矢量栅格地图；设定初始种群、最大迭代次数和目标代价函数；从初始种群开始，针对每一代种群，均执行：利用目标代价函数对本代种群的每种划分方式进行计算；对N种划分方式的计算结果进行无监督学习得到C个集合，每个集合均包括多个划分方式；将每个集合中的最优划分方式作为该集合的集合中心；基于随机数和预设的随机概率，对本代种群的划分方式进行更新得到下一代种群，直至完成最大迭代次数的迭代，并输出所有代种群的最佳划分方式，以指示Z架无人机的搜索航迹。
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公开(公告)号：CN116989797B
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311243432.0
申请日：2023-09-26
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及航迹优化技术领域，尤其涉及一种无人机航迹优化方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：对搜索区域所在的环境地图依次进行栅格化处理和矢量化处理，得到矢量栅格地图；设定初始种群、最大迭代次数和目标代价函数；从初始种群开始，针对每一代种群，均执行：利用所述目标代价函数对本代种群的每种划分方式进行计算，确定出本代种群的最优划分方式；计算本代种群的代价因子和随机概率；基于所述代价因子和所述随机概率，对本代种群的划分方式进行重新划分，得到下一代种群，直至完成所述最大迭代次数的迭代，并输出所有代种群的最佳划分方式，以指示Z架无人机的搜索航迹。
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公开(公告)号：CN117007057A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202311255290.X
申请日：2023-09-27
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及航迹优化技术领域，尤其涉及一种无人机航迹优化方法及装置。该方法包括：对搜索区域所在的环境地图依次进行栅格化处理和矢量化处理，得到矢量栅格地图；设定初始种群、最大迭代次数和目标代价函数；从初始种群开始，针对每一代种群，均执行：利用目标代价函数对本代种群的每种划分方式进行计算；对N种划分方式的计算结果进行无监督学习得到C个集合，每个集合均包括多个划分方式；将每个集合中的最优划分方式作为该集合的集合中心；基于随机数和预设的随机概率，对本代种群的划分方式进行更新得到下一代种群，直至完成最大迭代次数的迭代，并输出所有代种群的最佳划分方式，以指示Z架无人机的搜索航迹。
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公开(公告)号：CN116991179B
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311243433.5
申请日：2023-09-26
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明涉及航迹优化技术领域，尤其涉及一种无人机搜索航迹的优化方法、装置、设备及介质。该方法包括：对搜索区域所在的环境地图依次进行栅格化处理和映射处理，得到初始引导地图；设定初始种群、最大迭代次数和适应度函数；从初始种群开始，针对每一代种群，均执行：确定本代种群中每组无人机集合的每架无人机的搜索起点，以使当前组无人机集合的所有无人机完成对搜索区域中每个栅格的搜索；在本代种群中最后一组无人机集合的所有无人机完成对搜索区域中每个栅格的搜索，对初始引导地图中每个栅格的初始引导概率进行更新，得到新的引导地图，直至完成最大迭代次数的迭代，并输出所有代种群的最佳搜索路径，以指示多架无人机的搜索航迹。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116991179A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202311243433.5
申请日：2023-09-26
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明涉及航迹优化技术领域，尤其涉及一种无人机搜索航迹的优化方法、装置、设备及介质。该方法包括：对搜索区域所在的环境地图依次进行栅格化处理和映射处理，得到初始引导地图；设定初始种群、最大迭代次数和适应度函数；从初始种群开始，针对每一代种群，均执行：确定本代种群中每组无人机集合的每架无人机的搜索起点，以使当前组无人机集合的所有无人机完成对搜索区域中每个栅格的搜索；在本代种群中最后一组无人机集合的所有无人机完成对搜索区域中每个栅格的搜索，对初始引导地图中每个栅格的初始引导概率进行更新，得到新的引导地图，直至完成最大迭代次数的迭代，并输出所有代种群的最佳搜索路径，以指示多架无人机的搜索航迹。
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公开(公告)号：CN116989797A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202311243432.0
申请日：2023-09-26
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及航迹优化技术领域，尤其涉及一种无人机航迹优化方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：对搜索区域所在的环境地图依次进行栅格化处理和矢量化处理，得到矢量栅格地图；设定初始种群、最大迭代次数和目标代价函数；从初始种群开始，针对每一代种群，均执行：利用所述目标代价函数对本代种群的每种划分方式进行计算，确定出本代种群的最优划分方式；计算本代种群的代价因子和随机概率；基于所述代价因子和所述随机概率，对本代种群的划分方式进行重新划分，得到下一代种群，直至完成所述最大迭代次数的迭代，并输出所有代种群的最佳划分方式，以指示Z架无人机的搜索航迹。
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公开(公告)号：CN118839067A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202411102298.7
申请日：2024-08-12
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F16/9535 , G06F40/258 , G06F40/30
Abstract: 本发明提出了基于大语言模型的科技文献推荐方法，由于大语言模型基于互联网上的海量语料学习，具有更为强大和准确的语义理解效果，能够提升科技文献推荐的精准度。现有基于大语言模型的推荐技术无法应用与科技文献推荐领域，因为存在海量的候选科技文献，而大语言模型对提示词长度是有限制的。为了克服这一缺点，本发明提出了一种“传统模型粗排‑大语言模型精排”的思路，显著减少大语言模型输入的候选文献集合大小；同时引入面向科技文献的大模型微调技术，提升推荐的精准程度。
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公开(公告)号：CN116989798B
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311255289.7
申请日：2023-09-27
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及航迹规划技术领域，尤其涉及一种无人机航迹规划方法。该方法包括：对搜索区域所在的环境地图依次进行栅格化处理和矢量化处理，得到矢量栅格地图；设定初始种群、最大迭代次数和目标代价函数；从初始种群开始，针对每一代种群，均执行：利用目标代价函数对本代种群的每种划分方式进行计算，确定出本代种群的最优划分方式、次优划分方式和最差划分方式；基于本代种群的最优划分方式、次优划分方式、最差划分方式和随机选取的其它三种划分方式，对本代种群的划分方式进行重新划分，得到下一代种群，直至完成最大迭代次数的迭代，并输出所有代种群的最佳划分方式，以指示Z架无人机的搜索航迹。
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公开(公告)号：CN116989798A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202311255289.7
申请日：2023-09-27
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及航迹规划技术领域，尤其涉及一种无人机航迹规划方法。该方法包括：对搜索区域所在的环境地图依次进行栅格化处理和矢量化处理，得到矢量栅格地图；设定初始种群、最大迭代次数和目标代价函数；从初始种群开始，针对每一代种群，均执行：利用目标代价函数对本代种群的每种划分方式进行计算，确定出本代种群的最优划分方式、次优划分方式和最差划分方式；基于本代种群的最优划分方式、次优划分方式、最差划分方式和随机选取的其它三种划分方式，对本代种群的划分方式进行重新划分，得到下一代种群，直至完成最大迭代次数的迭代，并输出所有代种群的最佳划分方式，以指示Z架无人机的搜索航迹。
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