摘要
本申请实施例提供了一种作物基因型预测表型方法、控制装置和设备,该方法包括:S1:构建输入层,所述输入层用于接收基因型数据;S2:构建数据特征提取层对所述基因型数据进行特征提取,所述数据特征提取层包括:卷积神经网络和自编码器,所述自编码器用于生成低维全局特征;S3:将所述低维全局特征输入特征关系捕获层,所述特征关系捕获层基于自注意力机制捕捉所述基因型数据的长距离依赖关系;S4:构建输出层,所述输出层用于将所述特征关系捕获层的输出映射为表型预测值。该方法不仅能够对数据特征进行深层次的理解与提取,还可以捕获基因型与表型之间的复杂关系,进而提高了模型的表达能力以及预测准确性。
技术关键词
数据特征提取
编码器
表型方法
前馈神经网络
编码模块
多层卷积神经网络
解码器
单核苷酸多态性
注意力机制
关系
非线性
存储计算机程序
存储器
输出特征
连续型
处理器
染色体
系统为您推荐了相关专利信息
信号特征
睡眠阶段分类
多模态生理
解码器
生成对抗网络
人型机器人
人形机器人
转换方法
奖励系统
控制器模块
记忆神经网络
智能终端系统
神经网络处理单元
决策
编码器模块
图像识别方法
聚乙烯管道
分类器模型
特征提取模型
神经网络算法模型