基于遗传算法的无人机信息物理系统参数异常测试方法
公开
摘要
本发明提出了一种基于遗传算法的无人机信息物理系统参数异常测试方法，属于无人机系统测试技术领域，实现步骤为：构建由信息物理系统参数组成的初始种群；基于程序分析得到信息代价目标，基于系统辨识技术得到物理代价目标，并根据代价目标定义遗传算法的目标函数；基于遗传算法获取进化后的无人机信息物理系统参数；获取无人机信息物理系统参数异常测试结果。本发明综合考虑了无人机信息系统和物理系统的影响，避免了测试结果适配性较差的问题，并采用遗传算法通过迭代寻找目标函数的最优解，利用遗传算法的多目标优化、收敛迅速的优点，显著的提升了测试效率。
基本信息
专利标题 ：
基于遗传算法的无人机信息物理系统参数异常测试方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114611410A
申请号 ：
CN202210315343.1
公开（公告）日 ：
2022-06-10
申请日 ：
2022-03-19
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
孙聪马元坤王运柏马建峰曾荟铭宋焕东孙一博
申请人 ：
西安电子科技大学
申请人地址 ：
陕西省西安市太白南路2号
代理机构 ：
陕西电子工业专利中心
代理人 ：
陈宏社
优先权 ：
CN202210315343.1
主分类号 ：
G06F30/27
IPC分类号 ：
G06F30/27 G06F11/36 G06F111/06
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F30/27
使用机器学习，例如人工智能，神经网络，支持向量机或训练模型
法律状态
2022-06-10 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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