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龙图腾网获悉军事科学院系统工程研究院系统总体研究所申请的专利基于知识驱动的元学习装置的无人机智能调度方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120031361B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510520931.2，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于知识驱动的元学习装置的无人机智能调度方法及系统是由尹浩;任保全;钟旭东;林佳琦;钱琪杰;刘成梁;王莹;宋阳子设计研发完成，并于2025-04-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于知识驱动的元学习装置的无人机智能调度方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于知识驱动的元学习装置的无人机智能调度方法及系统，具体为：部署并初始化知识驱动的元学习装置，包括元训练和目标重训练模块；元训练模块确定无人机智能调度模型的元学习目标，并优化元参数，通过线性回归进行权重估计，通过相似性度量衡量不同特征表示间的相似性；构建覆盖多种任务的元任务环境，使学习跨任务的更新规则，使用特征域基矩阵形成正交的多域特征表达；在元学习的损失函数中引入物理引导项，将输出与物理规律对齐，优化元学习目标函数；目标重训练模块通过无标签数据进行自我训练，更新参数集得到最终模型，指挥和优化多个无人机的协同作业。本发明能够在数据稀缺的情况下快速优化无人机智能调度模型的性能。

本发明授权基于知识驱动的元学习装置的无人机智能调度方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于知识驱动的元学习装置的无人机智能调度方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、部署并初始化知识驱动的元学习装置，该装置包括元训练模块和目标重训练模块； 步骤2、元训练模块确定无人机智能调度模型的元学习目标，并优化元参数，通过线性回归进行权重估计，通过相似性度量衡量不同特征表示间的相似性； 步骤3、构建覆盖多种任务的元任务环境，使无人机智能调度模型学习跨任务的更新规则，并使用特征域基矩阵形成正交的多域特征表达，具体如下： 步骤3.1、多样化任务分布，构建覆盖多种任务的元任务环境，使无人机智能调度模型学习跨任务的更新规则，利用多维感知数据构建特征矩阵，通过特征分解生成多个子空间： ； 其中，为特征矩阵的子空间，分别表示环境域、网络域和行为域的特征；表示特征矩阵是一个实数域中的二维矩阵，具有行和列；表示采样的特征数量，矩阵中每一行对应一个样本；表示任务数或时间步长数； 步骤3.2、多域特征表示，各特征域基矩阵均为单位矩阵，形成正交的多域特征表达，使任务间特征具有区分性和组合性； 步骤4、在元学习的损失函数中引入物理引导项，将无人机智能调度模型的输出与物理规律对齐，优化元学习目标函数； 步骤5、目标重训练模块将无人机智能调度模型通过无标签数据进行自我训练，结合前向传播和反向传播更新参数集，得到最终的无人机智能调度模型，用于指挥和优化多个无人机的协同作业。

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