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无人机群预测与优化轨迹的人工智能算法
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究探讨了人工智能技术在无人机飞行轨迹生成中的应用，通过应用多样化的激活函数于神经网络，提高了路径预测准确性。同时，提出了一种新的激活函数“AdaptoSwelliGauss”，用于捕捉无人机轨迹复杂性。还提出了综合的碰撞检测、避免和分组策略，克服了两种策略各自的不足。
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关键要点
- 研究探讨人工智能技术在无人机飞行轨迹生成中的应用。
- 关注准确预测无人机路径和高效避免碰撞的挑战。
- 通过多样化的激活函数提高路径预测准确性。
- 提出新的激活函数“AdaptoSwelliGauss”，用于捕捉无人机轨迹复杂性。
- 提出综合的碰撞检测、避免和分组策略，克服各自不足。
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