龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：中国人民解放军国防科技大学
摘要：本申请涉及基于机器学习的黄蜂迁移预测方法、系统、设备和介质，方法包括：获取目标地区的气候数据和历史报告数据；利用检测和分类系统对历史报告数据进行大黄蜂检测，将识别为大黄蜂的黄蜂图像添加至黄蜂数据集；将气候数据和黄蜂数据集输入构建的蜂后迁移预测模型，输出目标地区预测的黄蜂分布地图并计算地图区域的黄蜂值。气候数据包括目标地区的温度数据和湿度数据，历史报告数据包括目标地区内各地点报告的疑似大黄蜂图像。蜂后迁移预测模型基于蒙特卡罗计算构建，模型中设定蜂后向适合黄蜂生存的方向移动的概率最大且每个蜂巢中蜂后数量受环境随机因子约束，黄蜂值用于指示大黄蜂出现相应地区的概率。黄蜂迁移预测性能较强。
主权项：1.一种基于机器学习的黄蜂迁移预测方法，其特征在于，包括步骤：获取目标地区的气候数据和历史报告数据；所述气候数据包括所述目标地区的温度数据和湿度数据，所述历史报告数据包括所述目标地区内各地点报告的疑似大黄蜂图像；利用检测和分类系统对所述历史报告数据进行大黄蜂检测，将识别为大黄蜂的黄蜂图像添加至黄蜂数据集；将所述气候数据和所述黄蜂数据集输入构建的蜂后迁移预测模型，输出所述目标地区预测的黄蜂分布地图并计算地图区域的黄蜂值；其中，所述蜂后迁移预测模型基于蒙特卡罗计算构建，所述蜂后迁移预测模型中设定蜂后向适合黄蜂生存的方向移动的概率最大且每个蜂巢中蜂后数量受环境随机因子约束，所述黄蜂值用于指示大黄蜂出现相应地区的概率。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军国防科技大学 基于机器学习的黄蜂迁移预测方法、系统、设备和介质
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号