飞行控制问题.doc
- 卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM等模型在飞行管理中的应用十分广泛，涵盖了风电预测、光伏预测、电池寿命预测等多个方面。2. 在图像处理领域，涉及图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏等多个技术，这些技术在飞行控制中有着重要的应用，比如图像配准、图像拼接和图像融合等。3. 针对飞行器路径规划问题，涉及到旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划等，这些都是飞行管理中必不可少的部分。4. 无人机控制、无人机编队和无人机协同是飞行管理中关注的焦点，需要精确的路径规划和任务分配。5. 传感器部署优化、通信协议优化、路由优化等技术对于飞行控制系统的性能和效率提升具有重要作用。6. 信号处理在飞行管理中扮演着重要角色，涉及信号识别、加密、去噪、增强等方面，尤其是雷达信号处理和肌电信号等。7. 生产调度、装配线调度、充电优化等领域也与飞行控制有着紧密联系。8. 微电网优化、配电网重构和储能配置是飞行控制中的关键技术。9. 元胞自动机在交通流、人群疏散、病毒扩散和晶体生长等方面具有重要应用。
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