航空管理挑战.doc
- 在航空管理中，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等技术应用广泛，涵盖了风电预测、光伏预测、电池寿命预测等多个关键领域。2. 图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强等领域的发展，为航空管理提供了重要支持，如图像配准、图像拼接和图像融合等应用。3. 针对航空器路径规划问题，解决了旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划等挑战，为航空管理提供了精准规划支持。4. 无人机路径规划、无人机控制、无人机编队和无人机协同是航空管理中关键的研究领域，需要有效的路径规划和任务分配。5. 传感器部署优化、通信协议优化、路由优化等技术对航空控制系统的性能和效率提升至关重要。6. 信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强等在航空管理中扮演着重要角色，尤其是雷达信号处理和肌电信号等方面。7. 生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度等与航空管理息息相关。8. 微电网优化、无功优化、配电网重构和储能配置是航空管理中的重要技术。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广泛应用。
