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基于多元振荡黏菌算法的田路分割模型参数优化方法
科技成果综合评价报告详情
科技成果综合评价报告
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成果名称
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分类
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所属单位
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联系人
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联系电话
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成果简介
通过研究农机轨迹数据,提出了基于元启发式算法和改进的多元振荡黏菌算法的参数优化方案。实验结果表明,这些方法显著提高了田路分割模型的准确性和性能,为农业机械轨迹分割技术的效率研究提供了重要参考。
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创新水平
关键共性技术
前沿引领技术
现在工程技术
颠覆性技术
其他
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技术进度
新设备或新装置
样机原理
工程样机
中试原型机
产业化
新材料或新技术
实验室阶段
工程化阶段
产业化阶段
技术成果
专利
奖项
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产品方向
有多个应用方向
有一个应用方向
没有应用方向
无法判断
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市场空间
需求前景巨大
需求前景较大
需求前景一般
无法判断
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成本竞争
优势明显
优势一般
没有优势
无法判断
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政策影响
政策鼓励
政策限制
政策淘汰
无法判断
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市场周期
进入期
成长期
饱和期
衰退期
无法判断
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转化周期
近期可控(1年内)
周期较长(2年内)
很难转化(3年起)
无法判断
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科技成果的创新基因评价
该科技成果领头人具有副教授职称,在国内外高水平时空大数据、地理信息系统等领域学术期刊上发表论文,共计40余篇;其中以第一作者或通讯作者身份发表SCI论文10余篇。参与制定2项国家标准和3项IEEE国际标准。主持国家自然科学基金等两项国家级科研项目和多项横向项目。;研发团队人数4人,高级人员占比50%以上,经验丰富,分工明确。 该项成果通过研究全国搭载北斗卫星定位系统终端的农机产生的海量轨迹数据,开发了多个基于轨迹数据的处理模型。其中,引入基于元启发式算法的田路分割模型参数优化解决方案,以及改进的多元振荡黏菌算法(MOSMA)。这些创新模型和算法为农机轨迹数据处理提供了新的思路和方法。 该项成果在研究过程中,使用了博创联动提供的中国农机在水稻收割作业中的轨迹数据集进行试验。通过对比实验结果,证明了所提出的MOSMA-BDFRTS分割模型相对于传统的网格搜索田路分割模型和粒子群田路分割模型,在准确率方面有明显的提升。这表明团队在创新进程中取得了一定的成果。 该项成果提出的MOSMA-BDFRTS分割模型通过改进黏菌算法,引入动态引导策略和多元振荡策略,增强了算法的优化能力,从而提升了田路分割模型的准确性和性能。相比传统方法,该模型在低密度轨迹的分割中表现出更好的效果。这显示出团队在农机轨迹数据处理方面的技术优势和创新优势。
不少于150字
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科技成果的技术亮点评价
该项成果通过研究全国农机产生的海量轨迹数据,开发了多个基于轨迹数据的处理模型。其中,基于元启发式算法的田路分割模型参数优化解决方案和改进的多元振荡黏菌算法(MOSMA)是该团队的创新技术方案。这些方案通过引入动态引导策略和多元振荡策略,提高了模型的分割性能和优化能力。 该技术的最大优势是提出了针对田路分割的改进算法(MOSMA-BDFRTS),相比传统的网格搜索田路分割模型和粒子群田路分割模型,为农机运动轨迹分割技术的效率研究提供了参考依据。
不少于150字
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科技成果的应用市场评价
该项成果在农机作业监测与大数据应用领域具有广阔的应用前景。通过对农机轨迹数据的处理和分析,可以实现农机作业效率的提升、农业生产管理的智能化以及农事决策的优化等目标。随着农业现代化的推进和大数据技术的发展,该领域的应用前景非常广阔。 该项成果具有一定的推广优势。通过优化田路分割模型的准确性和性能,能够提高农机轨迹数据的处理效率和精度。这对于农机作业监测、农业管理和决策等方面都具有重要意义。此外,通过使用北斗卫星定位系统终端,可以广泛应用于全国范围内的农机作业监测与大数据应用领域。 该项成果可以在农业机械制造和服务企业、农业科研机构、农业大数据平台等领域进行转化和应用。农业机械制造和服务企业可以将该技术应用于农机作业监测与管理系统中,提供智能化的农机作业服务。农业科研机构可以借助该技术进行农业生产研究和决策支持。农业大数据平台可以将该技术应用于数据分析和决策支持平台中,为农业生产提供精准的数据支持。 该项成果若要实现资本化和商业化,建议团队与相关企业或机构合作,进行技术转移和商业化推广。可以寻找与农业机械制造和服务相关的企业合作,共同开发和推广农机作业监测与大数据应用系统。此外,也可以考虑寻求资本支持,引入投资者或风险投资基金,推动研究成果的商业化进程。
不少于150字
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评价专家组综合意见
该项成果在农机作业监测与大数据应用领域取得了一定的科技成果创新,通过研究农机轨迹数据处理模型,并利用参数优化的方法提高了模型性能。尤其是提出的改进的多元振荡黏菌算法(MOSMA)在田路分割模型中表现出较高的准确性和性能。这显示出团队在技术创新方面具有一定的实力。 随着农业现代化的推进和大数据技术的发展,农机作业监测与大数据应用领域具有广阔的市场前景。农机作业效率的提升、农业生产管理的智能化及农事决策的优化等需求日益增长。研究成果能够满足这些需求,因此具有良好的市场潜力。 该项成果为了实现成果的产业化,建议团队与相关企业或机构合作,进行技术转让和商业化推广。可以与农业机械制造和服务企业合作,开发农机作业监测与大数据应用系统,提供智能化的农机作业服务。此外,也可以与农业科研机构和农业大数据平台合作,将技术应用于农业生产研究和数据分析平台,为农业生产提供精准的数据支持。 该项成果转化过程中存在一定的投资风险,包括技术验证、市场推广和资金支持等方面的挑战。在进行产业化前,需要进行充分的市场调研和商业化策划,降低技术验证和市场推广的风险。同时,吸引投资者或风险投资基金的支持,以获取资金和资源支持,推动成果的商业化进程。在成功实现产业化后,具备良好市场竞争力的产品和服务将带来可观的回报。 综上所述,该项成果在农机作业监测与大数据应用领域具有一定的创新水平和市场前景。建议团队与相关企业或机构合作进行技术转让和商业化推广,探索适合的产业化路径,并吸引投资支持,以降低投资风险,实现成果的商业化和资本化目标。
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