摘要
本发明提供一种生物分类性状相关基因的识别方法、装置与设备,涉及生物基因识别技术领域,该方法获取目标生物的基因序列数据和图像数据;构建分类模型,采用双线性卷积神经网络对图像数据进行特征提取得到宏观图像特征,对基因序列数据应用层级注意力机制模型,使用词级与句级注意力机制提取基因序列中的微观基因特征;将宏观图像特征与微观基因特征进行融合,通过注意力机制生成关联矩阵;通过卷积神经网络对关联矩阵进行卷积池化处理,提取联合特征,并使用多层感知机完成物种分类任务;输出最终的物种分类结果,并识别与物种分类最相关的基因。本发明能够更全面地理解生物体的遗传特征,有助于模型更准确地定位和分析关键基因。
技术关键词
基因序列数据
识别方法
深度注意力机制
构建分类模型
生物
细粒度图像分类
双线性
编码向量
多层感知机
图像块
基因识别技术
神经网络对图像
高层语义特征
卷积神经网络模型
识别装置
系统为您推荐了相关专利信息
滑坡识别方法
数字高程数据
遥感影像数据
图像数据分割
输出特征
羟乙酰神经氨酸
基因
高通量筛选
动物模型
消化液
肿瘤识别方法
融合特征
生物电阻抗
解码网络
空间结构特征
监控识别方法
网络摄像机
上下文特征
基准特征
立方体
语义特征
模型训练方法
图文识别方法
视觉特征
图像