多源数据融合的棉花表型表征与育种决策卷积神经网络平台

本发明涉及植物表型识别与智能育种领域，公开了多源数据融合的棉花表型表征与育种决策卷积神经网络平台，包括图像采集模块、环境感知模块、分子标记输入接口、数据预处理模块、多模态特征提取网络、注意力融合模块与智能决策引擎；通过卷积神经网络提取图像特征，通过门控循环网络建模环境响应特征，并结合分子标记嵌入生成统一表型向量，采用注意力机制加权融合多源特征，构建高维表型表示；基于目标性状向量与候选个体向量之间的加权余弦相似度，输出排序结果与交配组合推荐。本发明能够实现复杂农艺性状的多因素联合建模与目标导向育种路径决策，具有准确性高、可解释性强、决策透明度高的优点，适用于大规模棉花材料的精准选育与智能推荐。