[发明专利]一种基于极限学习机的多智能体的任务理解方法在审
| 申请号： | 202011269619.4 | 申请日： | 2020-11-13 |
| 公开（公告）号： | CN112257875A | 公开（公告）日： | 2021-01-22 |
| 发明（设计）人： | 辛斌;李朝阳;王淼;陈杰;王晴;杨庆凯;鲁赛;张若伟 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学 |
| 主分类号： | G06N20/20 | 分类号： | G06N20/20 |
| 代理公司： | 北京理工大学专利中心 11120 | 代理人： | 李爱英;付雷杰 |
| 地址： | 100081 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本公开的极限学习机的多智能体的任务理解方法，初始化多智能体参数和环境态势感知信息；根据多智能体的任务和参数以及环境态势感知信息制定极限学习机的任务理解样本数据；根据任务理解样本数据确定极限学习机的任务理解网络结构；利用任务样本数据对极限学习机的任务理解网络结构进行训练得到极限学习机的任务理解模型；当多智能体接收任务指令后，获取当前环境态势感知信息和多智能体参数，将当前环境态势感知信息和多智能体参数输入到极限学习机的任务理解模型中得到任务理解结果。能够充分利用战场环境态势信息和多智能体能力值等信息，产生有效切合指挥员思维的理解结果，避开一定程度上依赖专家系统的主观性因素，保证任务理解的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 极限 学习机 智能 任务 理解 方法 | ||
【主权项】：
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