如何在数据挖掘中提升无人机技术的决策效率？

在无人机技术的广泛应用中，数据挖掘成为提升决策效率的关键。问题提出： 如何在海量无人机采集的数据中，有效利用数据挖掘技术，实现精准的飞行路径规划、目标识别与追踪，以及异常行为检测？

回答： 针对上述问题，需对无人机数据进行预处理，包括数据清洗、格式统一和异常值处理，确保数据质量，采用聚类分析对数据进行分组，识别不同飞行模式或目标类型，利用机器学习算法，如支持向量机、随机森林等，进行特征选择和模型训练，实现目标识别与分类，对于异常行为检测，可运用时间序列分析或基于密度的异常检测方法，及时发现并响应异常情况，结合深度学习技术，如卷积神经网络（CNN），可提高目标识别的准确性和效率，通过实时数据流分析，将数据挖掘结果应用于无人机控制系统中，实现智能化的飞行决策与控制。