摘要
本发明公开了一种盐碱地耐盐作物智能选育评估方法及系统,方法包括作物数据采集、作物数据完善、建立作物选育评估模型和作物智能选育评估。本发明属于选育评估领域,具体是指一种盐碱地耐盐作物智能选育评估方法及系统,本方案通过引入环境适配性级差调控,避免仅生成单一耐盐等级样本;通过引入胁迫级差系数进行目标函数优化,通过表型样本生成器特征调整函数,使得生成样本与盐碱地实际盐胁迫规律高度适配;通过层级注意力机制,按特征重要性函数,评估作物选育数据不同层级特征的贡献,剔除冗余特征;通过引入环境边缘损失,提升极端盐碱环境中相邻耐盐等级的区分度;拉大相邻耐盐等级特征中心的距离,进而提高作物选育评估效果。
技术关键词
样本
浮点型数据
损失函数设计
深度学习模型
选育模块
全局平均池化
DNN分类器
融合特征
表型特征
数据采集模块
注意力机制
随机噪声
标签
层级
优化网络参数
特征值集合
多视角
梯度下降算法
特征提取网络