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题名无人自主系统能力边界参数自适应判别方法
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作者
李锦文
王鹏
潘优美
惠新遥
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机构
中国科学院软件研究所
中国科学院大学
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出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第10期2359-2370,共12页
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基金
国家自然科学基金面上项目(61973313)
中国科学院软件研究所基础研究重点项目(ISCAS-JCZD-202309)。
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文摘
为有效应对仿真测试面临的维度灾难问题,降低传统全参数空间遍历中所需的仿真次数,需要获取针对性的仿真数据以准确反映实验数据建模特征,以较少的仿真次数获得信息量丰富且代表原始数据特征的样本。提出一种面向无人自主系统能力边界参数自适应判别的数字化仿真测试模型,采用多权重结构的佳点集进行初始构建,结合自适应核函数边界点判别算法,通过高斯过程回归对模型进行迭代优化,自适应地判别无人自主系统的能力边界。实验结果表明:该方法能够降低建模所需数据量,提高自适应参数边界判别的效率,为提升智能无人系统试验的效率提供了高效途径。
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关键词
无人自主系统
边界参数自适应判别
高斯过程回归模型
自适应核函数
佳点集
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Keywords
unmanned autonomous system
adaptive recognition of boundary parameters
gaussian process regression model
adaptive kernel function
good points set
simulation testing
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分类号
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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