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龍圖騰網獲悉軍事科學院系統工程研究院系統總體研究所申請的專利基于知識驅動的元學習裝置的無人機智能調度方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120031361B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510520931.2，技術領域涉及：G06Q10/0631；該發明授權基于知識驅動的元學習裝置的無人機智能調度方法及系統是由尹浩;任保全;鐘旭東;林佳琦;錢琪杰;劉成梁;王瑩;宋陽子設計研發完成，并于2025-04-24向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于知識驅動的元學習裝置的無人機智能調度方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于知識驅動的元學習裝置的無人機智能調度方法及系統，具體為：部署并初始化知識驅動的元學習裝置，包括元訓練和目標重訓練模塊；元訓練模塊確定無人機智能調度模型的元學習目標，并優化元參數，通過線性回歸進行權重估計，通過相似性度量衡量不同特征表示間的相似性；構建覆蓋多種任務的元任務環境，使學習跨任務的更新規則，使用特征域基矩陣形成正交的多域特征表達；在元學習的損失函數中引入物理引導項，將輸出與物理規律對齊，優化元學習目標函數；目標重訓練模塊通過無標簽數據進行自我訓練，更新參數集得到最終模型，指揮和優化多個無人機的協同作業。本發明能夠在數據稀缺的情況下快速優化無人機智能調度模型的性能。

本發明授權基于知識驅動的元學習裝置的無人機智能調度方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于知識驅動的元學習裝置的無人機智能調度方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1、部署并初始化知識驅動的元學習裝置，該裝置包括元訓練模塊和目標重訓練模塊； 步驟2、元訓練模塊確定無人機智能調度模型的元學習目標，并優化元參數，通過線性回歸進行權重估計，通過相似性度量衡量不同特征表示間的相似性； 步驟3、構建覆蓋多種任務的元任務環境，使無人機智能調度模型學習跨任務的更新規則，并使用特征域基矩陣形成正交的多域特征表達，具體如下： 步驟3.1、多樣化任務分布，構建覆蓋多種任務的元任務環境，使無人機智能調度模型學習跨任務的更新規則，利用多維感知數據構建特征矩陣，通過特征分解生成多個子空間： ； 其中，為特征矩陣的子空間，分別表示環境域、網絡域和行為域的特征；表示特征矩陣是一個實數域中的二維矩陣，具有行和列；表示采樣的特征數量，矩陣中每一行對應一個樣本；表示任務數或時間步長數； 步驟3.2、多域特征表示，各特征域基矩陣均為單位矩陣，形成正交的多域特征表達，使任務間特征具有區分性和組合性； 步驟4、在元學習的損失函數中引入物理引導項，將無人機智能調度模型的輸出與物理規律對齊，優化元學習目標函數； 步驟5、目標重訓練模塊將無人機智能調度模型通過無標簽數據進行自我訓練，結合前向傳播和反向傳播更新參數集，得到最終的無人機智能調度模型，用于指揮和優化多個無人機的協同作業。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人軍事科學院系統工程研究院系統總體研究所，其通訊地址為：100101 北京市朝陽區安翔北路10號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。