一种用于成果转化项目的可行性评估方法及系统

摘要

本发明提供了一种用于成果转化项目的可行性评估方法及系统，涉及数据处理技术领域，所述方法包括：获得进行可行性评估的目第一成果转化项目；根据第一成果转化项目，获得第一服务机构的多指标评估信息和第一企业用户的多指标评估信息；将第一服务机构的多指标评估信息和第一企业用户的多指标评估信息传输至云端处理器中；根据云端处理器分别输出第一机构评估模型和第一企业评估模型；对第一机构评估模型和第一企业评估模型进行模型拟合，输出第一拟合评估模型；利用第一拟合评估模型输出第一可行性评估结果；达到提高成果转化项目可行性评估结果的准确性，提高科技成果的转移转化能力建设，减少成果转化过程中资源浪费的技术效果。

说明书

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种用于成果转化项目的可行性评估方法及系统。

背景技术

科技成果转化是企业将科研人员新的发现加以开发、应用、推广，将其用于生产领域，转化为生产力来提高经济收益的过程。

当今世界正面临着新一轮科技和产业变革换档加速期，经济社会发展比以往任何时候都更加需要科学技术提供解决方案，促进科技成果转化、加速科技成果产业化，已经成为世界各国科技政策的新趋势。随着科技体制改革的持续发力，尤其是资源配置、计划管理、科技成果转化等方面重大改革措施的出台，以及大众创业万众创新局面的兴起，科技成果转化为现实生产力的速度在加快。

目前，由于种种原因造成我国科技成果转化率还十分低下，造成大量科技成果的浪费，成果转化项目的可行性评估一直是关注的重点，现有技术中，常用的成果转换项目的可行性评估结果主要依赖于评估人员的经验，每个人的经验程度不同、考虑问题的全面性也不同，造成成果转换项目的可行性评估结果人为因素影响较大，如何实现成果转化项目的可行性精确分析成为目前亟需解决的技术问题。

发明内容

本申请的目的是提供一种用于成果转化项目的可行性评估方法及系统，用于解决现有技术中成果转换项目的可行性评估结果人为因素影响较大，造成可行性评估结果的准确性不稳定，进而造成大量成果浪费的技术问题，达到提高成果转化项目可行性评估结果的准确性，提高科技成果的转移转化能力建设，减少成果转化过程中资源浪费的技术效果。

鉴于上述问题，本申请提供了一种用于成果转化项目的可行性评估方法及系统。

本申请的第一个方面，提供了种用于成果转化项目的可行性评估方法，所述方法应用于一种成果转化项目的可行性评估系统，所述系统与一云端处理器通信连接，所述方法包括：获得第一成果转化项目，其中，所述第一成果转化项目为用于进行可行性评估的目标项目；根据所述第一成果转化项目，获得第一服务机构的多指标评估信息，其中，所述第一服务机构为用于进行可行性评估的第一接入对象；根据所述第一成果转化项目，获得第一企业用户的多指标评估信息，其中，所述第一企业用户为用于进行可行性评估的第二接入对象；将所述第一服务机构的多指标评估信息和所述第一企业用户的多指标评估信息传输至所述云端处理器中；根据所述云端处理器分别进行评估模型的搭建，输出第一机构评估模型和第一企业评估模型；根据所述第一机构评估模型和所述第一企业评估模型进行模型拟合，输出第一拟合评估模型；根据所述第一拟合评估模型对所述第一成果转化项目进行可行性评估，输出第一可行性评估结果。

本申请的第二个方面，提供了一种用于成果转化项目的可行性评估系统，所述系统包括：第一获得单元，用于获得第一成果转化项目，其中，所述第一成果转化项目为用于进行可行性评估的目标项目；第二获得单元，用于根据所述第一成果转化项目，获得第一服务机构的多指标评估信息，其中，所述第一服务机构为用于进行可行性评估的第一接入对象；第三获得单元，用于根据所述第一成果转化项目，获得第一企业用户的多指标评估信息，其中，所述第一企业用户为用于进行可行性评估的第二接入对象；第一处理单元，用于将所述第一服务机构的多指标评估信息和所述第一企业用户的多指标评估信息传输至云端处理器中；第二处理单元，用于根据所述云端处理器分别进行评估模型的搭建，输出第一机构评估模型和第一企业评估模型；第三处理单元，用于根据所述第一机构评估模型和所述第一企业评估模型进行模型拟合，输出第一拟合评估模型；第四处理单元，用于根据所述第一拟合评估模型对所述第一成果转化项目进行可行性评估，输出第一可行性评估结果。

本申请的第三个方面，提供了一种用于成果转化项目的可行性评估系统，包括：处理器，所述处理器与存储器耦合，所述存储器用于存储程序，当所述程序被所述处理器执行时，使系统以执行如第一方面所述方法的步骤。

本申请的第四个方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所述方法的步骤。

本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

本申请提供的一种用于成果转化项目的可行性评估方法应用于一种成果转化项目的可行性评估系统，所述系统与一云端处理器通信连接，通过获得第一成果转化项目，其中，所述第一成果转化项目为用于进行可行性评估的目标项目，然后根据所述第一成果转化项目，获得第一服务机构的多指标评估信息，其中，所述第一服务机构为用于进行可行性评估的第一接入对象；根据所述第一成果转化项目，获得第一企业用户的多指标评估信息，其中，所述第一企业用户为用于进行可行性评估的第二接入对象；将所述第一机构服务服务机构的多指标评估信息和所述第一企业用户的多指标评估信息传输至所述云端处理器中；为后续评估模型的搭建提供数据支持，同时在对成果转化项目的可行性评估过程中充分考虑服务机构和企业用户的信息，从各方面丰富模型的训练数据，提高可行性评估结果的准确性；根据所述云端处理器分别进行评估模型的搭建，输出第一机构评估模型和第一企业评估模型；根据所述第一机构评估模型和所述第一企业评估模型进行模型拟合，输出第一拟合评估模型；根据所述第一拟合评估模型对所述第一成果转化项目进行可行性评估，输出第一可行性评估结果；通过拟合评估模型的构建，更进一步提高了可行性评估结果的准确性，解决了现有技术中成果转换项目的可行性评估结果人为因素影响较大，造成可行性评估结果的准确性不稳定，进而造成大量成果浪费的技术问题，达到提高成果转化项目可行性评估结果的准确性，提高科技成果的转移转化能力建设，减少成果转化过程中资源浪费的技术效果。

上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。

附图说明

图1为本申请提供的一种用于成果转化项目的可行性评估方法流程示意图；

图2为本申请提供的一种用于成果转化项目的可行性评估方法中输出第一机构评估模型的流程示意图；

图3为本申请提供的一种用于成果转化项目的可行性评估方法中输出第一拟合评估模型的流程示意图；

图4为本申请提供了种用于成果转化项目的可行性评估系统结构示意图；

图5为本申请示例性电子设备的结构示意图。

附图标记说明：第一获得单元11，第二获得单元12，第三获得单元13，第一处理单元14，第二处理单元15，第三处理单元16，第四处理单元17，电子设备300，存储器301，处理器302，通信接口303，总线架构304。

具体实施方式

本申请通过提供了一种用于成果转化项目的可行性评估方法及系统，用于解决现有技术中成果转换项目的可行性评估结果人为因素影响较大，造成可行性评估结果的准确性不稳定，进而造成大量成果浪费的技术问题，达到提高成果转化项目可行性评估结果的准确性，提高科技成果的转移转化能力建设，减少成果转化过程中资源浪费的技术效果。

针对上述技术问题，本申请提供的技术方案总体思路如下：

本申请实施例提供的方法应用于一种成果转化项目的可行性评估系统，所述系统与一云端处理器通信连接，通过获得第一成果转化项目，其中，所述第一成果转化项目为用于进行可行性评估的目标项目；根据所述第一成果转化项目，获得第一服务机构的多指标评估信息，其中，所述第一服务机构为用于进行可行性评估的第一接入对象；根据所述第一成果转化项目，获得第一企业用户的多指标评估信息，其中，所述第一企业用户为用于进行可行性评估的第二接入对象；将所述第一服务机构的多指标评估信息和所述第一企业用户的多指标评估信息传输至所述云端处理器中；根据所述云端处理器分别进行评估模型的搭建，输出第一机构评估模型和第一企业评估模型；根据所述第一机构评估模型和所述第一企业评估模型进行模型拟合，输出第一拟合评估模型；根据所述第一拟合评估模型对所述第一成果转化项目进行可行性评估，输出第一可行性评估结果。

在介绍了本申请基本原理后，下面，将参考附图对本申请中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请的一部分实施例，而不是本申请的全部实施例，应理解，本申请不受这里描述的示例实施例的限制。基于本申请的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本申请相关的部分而非全部。

实施例一

如图1所示，本申请提供了一种用于成果转化项目的可行性评估方法，所述方法应用于一种成果转化项目的可行性评估系统，所述系统与一云端处理器通信连接，所述方法包括：

S100：获得第一成果转化项目，其中，所述第一成果转化项目为用于进行可行性评估的目标项目；

具体而言，本申请中提供的方法应用于一种成果转化项目的可行性评估系统，所述系统与一云端处理器通信连接，所述云端处理器可以用于接收多指标评估信息数据和存储，并对接收到的评估信息数据进行处理和分析。首先获得要进行可行性评估的第一成果转化项目，通过获得第一成果转化项目，然后对其进行相应的可行性评估操作，例如，高校、研究所或者企业的研发成果或者专利等待转化项目。

S200：根据所述第一成果转化项目，获得第一服务机构的多指标评估信息，其中，所述第一服务机构为用于进行可行性评估的第一接入对象；

具体而言，在大众创新万众创业的背景下，很多创新空间和创业平台涌现出来，在获得进行可行性评估的第一成果转化项目之后，利用第一服务机构对该第一成果转化项目进行评估，获得第一服务机构的多指标评估信息。所述第一服务机构为用于进行可行性评估的第一接入对象；所述第一服务机构的多指标评估信息为针对项目本身的属性进行的多项评估，例如，技术水平、市场价值、资源条件、团队水平、知识产权等方向进行评估。

S300：根据所述第一成果转化项目，获得第一企业用户的多指标评估信息，其中，所述第一企业用户为用于进行可行性评估的第二接入对象；

具体而言，在获得进行可行性评估的第一成果转化项目之后，利用第一企业用户对该第一成果转化项目进行评估，获得第一企业的多指标评估信息，所述第一企业用户为将第一成果转化项目转化为生产力来提高经济收益的企业用户，也是用于进行可行性评估的第二接入对象；所述第一企业用户的多指标评估信息为针对企业用户进行的多项评估，例如，企业现有技术、企业的发展定位、企业经济能力等方向进行评估。

S400：将所述第一服务机构的多指标评估信息和所述第一企业用户的多指标评估信息传输至所述云端处理器中；

具体而言，根据所述第一成果转化项目，引入第一服务机构和第一企业用户分别对该成果转化项目进行评估，分别获得第一服务机构的多指标评估信息以及第一企业用户的多指标评估信息，然后将所述第一服务机构的多指标评估信息和所述第一企业用户的多指标评估信息传输至所述云端处理器中，利用云端处理器对第一服务机构的做指标评估和第一企业用户的多指标评估信息进行存储和处理分析，达到多方面对成果转化项目的可行性评估，以及实现可行性评估的智能化处理，减少人为因素对结果影响的技术效果。

S500：根据所述云端处理器分别进行评估模型的搭建，输出第一机构评估模型和第一企业评估模型；

具体而言，利用云端处理器存储的大量信息进行评估模型的搭建，优选的，可以利用云端处理器存储的所述第一服务机构的多指标评估信息进行模型的训练，输出第一机构评估模型；可以利用云端处理器存储的所述第一企业用户的多指标评估信息进行模型的训练，输出第一企业评估模型；通过评估模型的建立，利用评估模型的属性，提高数据处理的能力和准确性，进而提高成果转化项目可行性评估结果的准确性。

示例性的，所述第一机构评估模型和所述第一企业评估模型可以为是以神经网络模型为基础构建的数学逻辑模型，神经网络(NeuralNetworks，NN)是由大量的、简单的处理单元(称为神经元)广泛地互相连接而形成的复杂网络系统，它反映了人脑功能的许多基本特征，是一个高度复杂的非线性动力学习系统，特别适合处理需要同时考虑许多因素和条件的、不精确和模糊的信息处理问题，能够利用数学数据不断收敛的特性进行分析，进而基于机器学习输出收敛后的信息。

S600：根据所述第一机构评估模型和所述第一企业评估模型进行模型拟合，输出第一拟合评估模型；

S700：根据所述第一拟合评估模型对所述第一成果转化项目进行可行性评估，输出第一可行性评估结果。

具体而言，具体而言，为了保证最终用于成果转化项目可行性评估模型输出结果的准确性，本实施例中，在构建最终用于成果转化项目可行性评估模型过程中，充分利用第一机构评估模型和第一企业评估模型，将第一机构评估模型和第一企业评估模型进行拟合，输出第一拟合评估模型；优选的，将第一机构评估模型和第一企业评估模型进行拟合可以采用联邦学习的方法进行拟合，实现在保护第一企业用户和第一服务机构隐私的情况下，进行数据的使用和学习建模；

进一步的，本实施例中充分利用训练第一机构评估模型和第一企业评估模型的训练数据，丰富了最终使用的评估模型的训练样本，优选的，可以对第一机构评估模型和第一企业评估模型进行权重分配，以及对各个模型中的训练样本数据进行权重分配，在充分考虑各个训练样本的同时，加大对评估结果影响较大的因素的影响程度，进而输出第一拟合评估模型，即，最终用于成果转化项目可行性评估的模型，提高模型输出结果的准确性；最后利用所述第一拟合评估模型对所述第一成果转化项目进行可行性评估，输出第一可行性评估结果，达到对可行性评估结果的准确预测，减少成果转化过程中资源浪费的技术效果。

本申请提供的方法应用于一种成果转化项目的可行性评估系统，所述系统与一云端处理器通信连接，通过获得第一成果转化项目，其中，所述第一成果转化项目为用于进行可行性评估的目标项目，然后根据所述第一成果转化项目，获得第一服务机构的多指标评估信息，其中，所述第一服务机构为用于进行可行性评估的第一接入对象；根据所述第一成果转化项目，获得第一企业用户的多指标评估信息，其中，所述第一企业用户为用于进行可行性评估的第二接入对象；将所述第一机构服务服务机构的多指标评估信息和所述第一企业用户的多指标评估信息传输至所述云端处理器中；为后续评估模型的搭建提供数据支持，同时在对成果转化项目的可行性评估过程中充分考虑服务机构和企业用户的信息，从各方面丰富模型的训练数据，提高可行性评估结果的准确性；根据所述云端处理器分别进行评估模型的搭建，输出第一机构评估模型和第一企业评估模型；根据所述第一机构评估模型和所述第一企业评估模型进行模型拟合，输出第一拟合评估模型；根据所述第一拟合评估模型对所述第一成果转化项目进行可行性评估，输出第一可行性评估结果；通过拟合评估模型的构建，更进一步提高了可行性评估结果的准确性，解决了现有技术中成果转换项目的可行性评估结果人为因素影响较大，造成可行性评估结果的准确性不稳定，进而造成大量成果浪费的技术问题，达到提高成果转化项目可行性评估结果的准确性，提高科技成果的转移转化能力建设，减少成果转化过程中资源浪费的技术效果。

如图2所示，本申请实施例提供的方法中的步骤S500包括：

S510：根据所述云端处理器获得所述第一服务机构的多指标评估信息，其中，所述第一机构服务服务机构的多指标评估信息包括项目结合评估信息、项目扩展评估信息和项目成熟评估信息；

S520：根据所述项目结合评估信息、所述项目扩展评估信息和所述项目成熟评估信息进行三维评估模型训练，获得所述第一机构评估模型；

S530：根据所述第一机构评估模型，输出第一成果结合度、第一成果扩展度和第一成果成熟度。

具体而言，所述云端处理器中存储有大量的评估信息，从云端处理器中获得第一服务机构对第一成果转化项目的多指标评估信息，包括项目结合评估信息、项目扩展评估信息和项目类比成熟评估信息；其中，所述项目结合评估信息为成果转化项目与其他项目的可结合程度，例如，该项目是孤立的还是可以作为其他项目的辅助，可以与其他项目相结合；所述项目扩展评估信息为项目是否具有可发展潜力；所述项目成熟评估信息为项目的技术成熟度；利用所述项目结合评估信息、所述项目扩展评估信息和所述项目成熟评估信息作为训练数据对三维评估模型进行训练，所述三维评估模型是基于神经网络的训练模型，所述训练过程为监督学习过程，通过所述项目结合评估信息、所述项目扩展评估信息和所述项目成熟评估信息的输入使神经网络模型自身不断地修正、优化，通过监督学习的过程来提高神经网络模型处理所述信息的准确性，从而获得所述第一机构评估模型，利用所述第一机构评估模型输出准确的第一成果结合度、第一成果扩展度和第一成果成熟度，达到第一服务机构对成果转化项目可行性评估结果的准确判断。

本申请实施例提供的方法中的步骤S530之后，所述方法还包括：

S531：获得所述第一服务机构的第一资源环境信息；

S532：根据所述第一资源环境信息进行等级分析，获得第一资源等级；

S533：按照所述第一资源等级与资源等级均值的差值进行同比例系数计算，输出第一环境系数；

S534：根据所述第一环境系数是对所述第一成果结合度、所述第一成果扩展度和所述第一成果成熟度进行调整，获得第二成果结合度、第二成果扩展度和第二成果成熟度。

具体而言，为了进一步的保证第一服务机构对成果的准确评估，利用第一服务机构的第一资源环境信息对所述第一机构评估模型输出结果进行修正。获得所述第一服务机构的第一资源环境信息，所述第一资源环境信息为服务机构的资质和处理能力，包括：服务机构的专家库信息、信息量大小以及实时性、以往项目评估能力等信息。根据获得的第一服务机构的第一资源环境信息按照现有标准对第一服务机构等级进行分析，获得第一资源等级，将第一资源等级与资源等级均值进行比较，获得所属第一资源等级与资源等级均值之间的差值，所述资源等级均值为其他机构的整体资源等级的均值，按照差值进行同比例系数计算，输出第一环境系数，根据所述第一环境系数是对所述第一成果结合度、所述第一成果扩展度和所述第一成果成熟度进行调整，获得第二成果结合度、第二成果扩展度和第二成果成熟度。

示例性的，例如，资源等级均值为1分，第一资源等级为1.2分，第一环境系数为1.2，资源等级均值为1分，第一资源等级为0.8分，则第一环境系数为0.8，即，当第一资源等级超过了资源等级均值时，增大所述第一机构评估模型输出的所述第一成果结合度、所述第一成果扩展度和所述第一成果成熟度；当第一资源等级低于了资源等级均值时，降低所述第一机构评估模型输出的所述第一成果结合度、所述第一成果扩展度和所述第一成果成熟度，综合考虑第一服务机构本身对评估结果的影响，进一步提高评估结果的准确性。

本申请实施例提供的方法中的步骤S500还包括：

S540：根据所述云端处理器获得所述第一企业用户的多指标评估信息，其中，所述第一企业用户的多指标评估信息包括企业技术评估信息、企业定位评估信息和企业经济评估信息；

S550：根据所述企业技术评估信息、所述企业定位评估信息和所述企业经济评估信息进行三维评估模型训练，获得所述第一企业评估模型；

S560：根据所述第一企业评估模型，输出第一技术成熟度、第一定位贴合度和第一效益增值度。

具体而言，采用与第一机构评估模型相同的原理，从所述云端处理器中获得所述第一企业用户的企业技术评估信息、企业定位评估信息和企业经济评估信息，所述企业技术评估信息为企业用户现阶段具有的技术条件；所述企业定位评估信息为企业重点发展领域与方向；所述企业经济评估信息为企业目前用于成果转化项目的资金支持信息以及转化后带来的经济收益；利用企业技术评估信息、企业定位评估信息和企业经济评估信息作为训练数据对三维评估模型进行训练，所述三维评估模型是基于神经网络的训练模型，所述训练过程为监督学习过程，通过企业技术评估信息、企业定位评估信息和企业经济评估信息的输入使神经网络模型自身不断地进行修正、优化，通过监督学习的过程来提高神经网络模型处理所述信息的准确性，从而获得所述第一企业评估模型，利用第一企业评估模型输出准确的第一技术成熟度、第一定位贴合度和第一效益增值度，达到第一企业用户对成果转化项目可行性评估结果的准确判断。

如图3所示，本申请实施例提供的方法中的步骤S600包括：

S610：获得所述第一机构评估模型和所述第一企业评估模型输出的第一评估结果和第二评估结果；

S620：按照对偶加权法对所述第一拟合评估模型进行权重逻辑配置，获得第一权重配置比和第二权重配置比，其中，所述第一权重配置比为所述第一评估结果与所述第二评估结果的权重比，所述第二权重配置比为所述第一评估结果与所述第二评估结果中各项指标的权重比；

S630：根据所述第一权重配置比和所述第二权重配置比进行评估结果计算，输出所述第一可行性评估结果。

具体而言，将第一机构评估模型和第一企业评估模型进行拟合，为了保证第一服务机构和第一企业用户数据的隐私安全性，本实施例中在对模型进行拟合过程中采用联邦学习技术对第一服务机构和第一企业用户的数据进行使用处理以及学习建模；进一步的，按照对偶加权法对第一机构评估模型和第一企业评估模型进行权重逻辑分配，其中权重分配包括对第一机构评估模型输出的第一评估结果和第一企业评估模型输出的第二评估结果进行权重分配，获得第一评估结果与所述第二评估结果的权重比，即，所述第一权重配置比；还包括对第一评估结果中各项指标进行权重分配以及第二评估结果中的各项指标进行权重分配，获得所述第一评估结果与所述第二评估结果中各项指标的权重比，即，第二权重配置比；根据所述第一权重配置比和所述第二权重配置比进行评估结果计算，输出所述第一可行性评估结果。本实施例中首先通过对第一机构评估模型输出的第一评价结果和第一企业评估模型输出的第二评估结果进行一次权重分配，然后再对第一评价结果和第二评价结果的各项指标进行二次权重分配，实现了在充分考虑各个因素的情况下，加大影响度高的因素的影响程度，进而提高可行性评估结果的准确性，达到提高科技成果的转移转化能力建设，减少成果转化过程中资源浪费的技术效果。

本申请实施例提供的方法中的步骤S700之后，所述方法还包括：

S810：获得第二企业用户，其中，所述第二企业用户为进行可行性评估的第三接入对象；

S820：根据所述第一企业用户对所述第二企业用户进行类比条件分析，判断是否满足类比条件，若满足获得第一类比指令；

S830：根据所述第一类比指令，获得所述第一企业用户与所述第二企业用户的多指标差异信息，其中，所述多指标差异信息不包括企业经济评估信息；

S840：获得所述第二企业用户的企业经济评估信息；

S850：根据所述多指标差异信息和所述第二企业用户的企业经济评估信息进行类比和评估，输出第三可行性评估结果。

具体而言，本实施例中，为了进一步的加大成果转化项目的可行性评估，最大程度实现成果的转化，在第一服务机构和第一企业用户的基础上，接入第二企业用户，所述第二企业用户为进行可行性评估的第三接入对象，将第一企业用户和第二企业用户进行类比条件分析，所述类比条件可以为企业经营类型，判断第一企业和第二企业的经营类型是否相同，如果相同，获得第一类比指令，根据第一类比指令，对第一企业用户和第二企业用户进行多指标差异比较，例如，企业技术评估信息比较和企业定位评估信息比较，获得所述第一企业用户与所述第二企业用户的多指标差异信息；其中，企业经济评估信息由于具有隐私保密性，不参与此次类比指令的类比，需要将企业经济评估信息进行加密处理上传至云端服务器，从所述云端服务器中获得所述第二企业用户的企业经济评估信息，根据获得的多指标差异信息和第二企业用户的企业经济评估信息进行类比和评估，输出第三可行性评估结果，所述第三可行性评估结果是针对第二企业用户确定的。

本申请实施例提供的方法中的步骤S700之后，所述方法还包括：

S910：获得所述第一可行性评估结果的第一接收对象；

S920：按照所述第一接收对象，获得调节权重配置比；

S930：基于所述调节权重配置比对所述第一权重配置比进行调整，输出第二可行性评估结果；

S940：将所述第二可行性评估结果发送至所述第一接收对象。

具体而言，在获得第一可行性评估结果之后，为了方便不同可行性评估结果接收对象对该结果的进一步运用，获得所述第一可行性评估结果的第一接收对象，本实施例中，所述第一接收对象可以为第一企业用户或者第一服务机构，企业用户可能更注重自己的评估，服务机构可能更注重服务机构自身的评估，根据接收对象的不同，对第一权重配置比进行调整，输出第二可行性评估结果，所述第二可行性评估结果为根据接收对象的不同进行权重配置比调整后输出的可行性评估结果，将第二可行性评估结果发送至所述第一接收对象，为接收对象的进一步操作提供数据依据，实现可行性评估结果的充分使用，降低因为可行性评估结果因为准确性不稳定造成的成果转化浪费。

综上所述，本申请实施例至少具有如下技术效果：

1、本申请提供的一种用于成果转化项目的可行性评估方法应用于一种成果转化项目的可行性评估系统，所述系统与一云端处理器通信连接，通过获得第一成果转化项目，其中，所述第一成果转化项目为用于进行可行性评估的目标项目，然后根据所述第一成果转化项目，获得第一服务机构的多指标评估信息，其中，所述第一服务机构为用于进行可行性评估的第一接入对象；根据所述第一成果转化项目，获得第一企业用户的多指标评估信息，其中，所述第一企业用户为用于进行可行性评估的第二接入对象；将所述第一机构服务服务机构的多指标评估信息和所述第一企业用户的多指标评估信息传输至所述云端处理器中；根据所述云端处理器分别进行评估模型的搭建，输出第一机构评估模型和第一企业评估模型；根据所述第一机构评估模型和所述第一企业评估模型进行模型拟合，输出第一拟合评估模型；根据所述第一拟合评估模型对所述第一成果转化项目进行可行性评估，输出第一可行性评估结果；解决了现有技术中成果转换项目的可行性评估结果人为因素影响较大，造成可行性评估结果的准确性不稳定，进而造成大量成果浪费的技术问题，达到提高成果转化项目可行性评估结果的准确性，提高科技成果的转移转化能力建设，减少成果转化过程中资源浪费的技术效果。

2、本申请综合考虑第一服务机构和第一企业用户对成果转化项目可行性评估的影响，利用第一机构评估模型和第一企业评估模型拟合构建评估模型，进一步提高了可行性评估结果的准确性。

3、本申请在对模型拟合过程中，对第一机构评估模型和第一企业评估模型进行权重逻辑配置，通过二次权重分配，实现了在充分考虑各个因素的情况下，加大影响度高的因素的影响程度，进而提高可行性评估结果的准确性，达到提高科技成果的转移转化能力建设，减少成果转化过程中资源浪费的技术效果。

实施例二

基于与前述实施例中一种用于成果转化项目的可行性评估方法相同的发明构思，如图4所示，本申请提供了一种用于成果转化项目的可行性评估系统，其中，所述系统包括：

第一获得单元11，用于获得第一成果转化项目，其中，所述第一成果转化项目为用于进行可行性评估的目标项目；

第二获得单元12，用于根据所述第一成果转化项目，获得第一服务机构的多指标评估信息，其中，所述第一服务机构为用于进行可行性评估的第一接入对象；

第三获得单元13，用于根据所述第一成果转化项目，获得第一企业用户的多指标评估信息，其中，所述第一企业用户为用于进行可行性评估的第二接入对象；

第一处理单元14，用于将所述第一服务机构的多指标评估信息和所述第一企业用户的多指标评估信息传输至云端处理器中；

第二处理单元15，用于根据云端处理器分别进行评估模型的搭建，输出第一机构评估模型和第一企业评估模型；

第三处理单元16，用于根据所述第一机构评估模型和所述第一企业评估模型进行模型拟合，输出第一拟合评估模型；

第四处理单元17，用于根据所述第一拟合评估模型对所述第一成果转化项目进行可行性评估，输出第一可行性评估结果。

进一步地，所述系统还包括：

第五处理单元，用于根据所述云端处理器获得所述第一服务机构的多指标评估信息，其中，所述第一服务机构的多指标评估信息包括项目结合评估信息、项目扩展评估信息和项目成熟评估信息；

第六处理单元，用于根据所述项目结合评估信息、所述项目扩展评估信息和所述项目成熟评估信息进行三维评估模型训练，获得所述第一机构评估模型；

第七处理单元，用于根据所述第一机构评估模型，输出第一成果结合度、第一成果扩展度和第一成果成熟度。

进一步地，所述系统还包括：

第四获得单元，用于获得所述第一服务机构的第一资源环境信息；

第八处理单元，用于根据所述第一资源环境信息进行等级分析，获得第一资源等级；

第九处理单元，用于按照所述第一资源等级与资源等级均值的差值进行同比例系数计算，输出第一环境系数；

第十处理单元，用于根据所述第一环境系数是对所述第一成果结合度、所述第一成果扩展度和所述第一成果成熟度进行调整，获得第二成果结合度、第二成果扩展度和第二成果成熟度。

进一步地，所述系统还包括：

第十一处理单元，用于根据所述云端处理器获得所述第一企业用户的多指标评估信息，其中，所述第一企业用户的多指标评估信息包括企业技术评估信息、企业定位评估信息和企业经济评估信息；

第十二处理单元，用于根据所述企业技术评估信息、所述企业定位评估信息和所述企业经济评估信息进行三维评估模型训练，获得所述第一企业评估模型；

第十三处理单元，用于根据所述第一企业评估模型，输出第一技术成熟度、第一定位贴合度和第一效益增值度。

进一步地，所述系统还包括：

第五获得单元，用于获得所述第一机构评估模型和所述第一企业评估模型输出的第一评估结果和第二评估结果；

第十四处理单元，用于按照对偶加权法对所述第一拟合评估模型进行权重逻辑配置，获得第一权重配置比和第二权重配置比，其中，所述第一权重配置比为所述第一评估结果与所述第二评估结果的权重比，所述第二权重配置比为所述第一评估结果与所述第二评估结果中各项指标的权重比；

第十五处理单元，用于根据所述第一权重配置比和所述第二权重配置比进行评估结果计算，输出所述第一可行性评估结果。

进一步地，所述系统还包括：

第十六处理单元，用于获得第二企业用户，其中，所述第二企业用户为进行可行性评估的第三接入对象；

第十七处理单元，用于根据所述第一企业用户对所述第二企业用户进行类比条件分析，判断是否满足类比条件，若满足获得第一类比指令；

第十八处理单元，用于根据所述第一类比指令，获得所述第一企业用户与所述第二企业用户的多指标差异信息，其中，所述多指标差异信息不包括企业经济评估信息；

第六获得单元，用于获得所述第二企业用户的企业经济评估信息；

第十九处理单元，用于根据所述多指标差异信息和所述第二企业用户的企业经济评估信息进行类比和评估，输出第三可行性评估结果。

进一步地，所述系统还包括：

第二十处理单元，用于获得所述第一可行性评估结果的第一接收对象；

第二十一处理单元，用于按照所述第一接收对象，获得调节权重配置比；

第二十二处理单元，用于基于所述调节权重配置比对所述第一权重配置比进行调整，输出第二可行性评估结果；

第二十三处理单元，用于将所述第二可行性评估结果发送至所述第一接收对象。

实施例三

基于与前述实施例中一种用于成果转化项目的可行性评估方法相同的发明构思，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如实施例一内的方法。

示例性电子设备

下面参考图5来描述本申请的电子设备，

基于与前述实施例中一种用于成果转化项目的可行性评估方法相同的发明构思，本申请还提供了一种用于成果转化项目的可行性评估系统，包括：处理器，所述处理器与存储器耦合，所述存储器用于存储程序，当所述程序被所述处理器执行时，使得系统以执行实施例一所述方法的步骤。

该电子设备300包括：处理器302、通信接口303、存储器301。可选的，电子设备300还可以包括总线架构304。其中，通信接口303、处理器302以及存储器301可以通过总线架构304相互连接；总线架构304可以是外设部件互连标(peripheral componentinterconnect，简称PCI)总线或扩展工业标准结构(extended industry Standardarchitecture，简称EISA)总线等。所述总线架构304可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图5中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。

处理器302可以是一个CPU，微处理器，ASIC，或一个或多个用于控制本申请方案程序执行的集成电路。

通信接口303，使用任何收发器一类的装置，用于与其他设备或通信网络通信，如以太网，无线接入网(radio access network，RAN),无线局域网(wireless local areanetworks，WLAN)，有线接入网等。

存储器301可以是ROM或可存储静态信息和指令的其他类型的静态存储设备，RAM或者可存储信息和指令的其他类型的动态存储设备，也可以是电可擦可编程只读存储器(electrically erasable Programmable read-only memory，EEPROM)、只读光盘(compactdiscread-only memory，CD-ROM)或其他光盘存储、光碟存储(包括压缩光碟、激光碟、光碟、数字通用光碟、蓝光光碟等)、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质，但不限于此。存储器可以是独立存在，通过总线架构304与处理器相连接。存储器也可以和处理器集成在一起。

其中，存储器301用于存储执行本申请方案的计算机执行指令，并由处理器302来控制执行。处理器302用于执行存储器301中存储的计算机执行指令，从而实现本申请上述实施例提供的一种用于成果转化项目的可行性评估方法。

本领域普通技术人员可以理解：本申请中涉及的第一、第二等各种数字编号仅为描述方便进行的区分，并不用来限制本申请的范围，也不表示先后顺序。“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。“至少一个”是指一个或者多个。至少两个是指两个或者多个。“至少一个”、“任意一个”或其类似表达，是指的这些项中的任意组合，包括单项(个)或复数项(个)的任意组合。例如，a,b,或c中的至少一项(个、种)，可以表示：a,b,c,a-b,a-c,b-c,或a-b-c，其中a,b,c可以是单个，也可以是多个。

在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本申请所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(DSL))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包括一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘(SolidState Disk，SSD))等。

本申请中所描述的各种说明性的逻辑单元和电路可以通过通用处理器，数字信号处理器，专用集成电路(ASIC)，现场可编程门阵列(FPGA)或其它可编程逻辑装置，离散门或晶体管逻辑，离散硬件部件，或上述任何组合的设计来实现或操作所描述的功能。通用处理器可以为微处理器，可选地，该通用处理器也可以为任何传统的处理器、控制器、微控制器或状态机。处理器也可以通过计算装置的组合来实现，例如数字信号处理器和微处理器，多个微处理器，一个或多个微处理器联合一个数字信号处理器核，或任何其它类似的配置来实现。

本申请中所描述的方法或算法的步骤可以直接嵌入硬件、处理器执行的软件单元、或者这两者的结合。软件单元可以存储于RAM存储器、闪存、ROM存储器、EPROM存储器、EEPROM存储器、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM或本领域中其它任意形式的存储媒介中。示例性地，存储媒介可以与处理器连接，以使得处理器可以从存储媒介中读取信息，并可以向存储媒介存写信息。可选地，存储媒介还可以集成到处理器中。处理器和存储媒介可以设置于ASIC中，ASIC可以设置于终端中。可选地，处理器和存储媒介也可以设置于终端中的不同的部件中。这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

尽管结合具体特征及其实施例对本申请进行了描述，显而易见的，在不脱离本申请的精神和范围的情况下，可对其进行各种修改和组合。相应地，本说明书和附图仅仅是本申请的示例性说明，且视为已覆盖本申请范围内的任意和所有修改、变化、组合或等同物。显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请及其等同技术的范围之内，则本申请意图包括这些改动和变型在内。