【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及牧草种质，具体为一种基于深度学习的牧草种质资源评价方法。
技术介绍
1、随着农业和牧草学研究的不断发展，牧草种质资源的评价变得愈发重要，传统的牧草种质资源评价方法主要依赖于人工观察和测量，这种方式不仅效率低下，而且容易受到主观因素的影响，导致评价结果的准确性和可靠性有限，近年来，随着生物技术的进步，大量与牧草种质资源相关的数据得以产生，包括形态学特征、生理学特性、遗传学信息等，从而增加整合和分析这些多源异构的数据难度，使得原有的评价方法却存在一些缺陷，比如：
2、现有的牧草种质资源评价体系往往侧重于单一的指标或特性，无法综合考虑多个因素的相互作用和影响，且现有模型训练数据不足、特征提取不全面、评价指标单一，导致评价结果的准确性和可靠性较低。
3、针对上述问题，急需在原有牧草种质资源评价的基础上进行创新设计。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于深度学习的牧草种质资源评价方法，以解决上述
技术介绍
中提出现有的牧草种质资源评价体系往往侧重于单一的指标或特性，无法综合考虑多个因素的相互作用和影响，且现有模型训练数据不足、特征提取不全面、评价指标单一，导致评价结果的准确性和可靠性较低的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于深度学习的牧草种质资源评价方法，包括以下评价方法：
3、s1.从多个渠道收集牧草种质资源的相关数据，包括但不限于牧草的形态特征、生理指标等数据，确保数据的多样性和代表性，涵
4、s2.对上述s1中收集的数据进行清洗，去除噪声、错误和重复的数据，在对数据进行标注，之后对数据进行标准化或归一化处理，以使得不同特征的数据在数值上具有可比性；
5、s3.对于上述s1中牧草形态的图像数据中牧草纹理、形状等特征，使用卷积神经网络方法自动提取特征，对于基因序列数据采用序列嵌入转化为适合深度学习模型处理的特征向量；
6、s4.将上述s2中预处理的数据和s3中提取特征后的数据划分为训练集、验证集和测试集，使用训练集数据对选定的深度学习模型进行训练，通过调整模型的参数来优化模型性能；
7、s5.使用上述s4中的测试集数据对训练好的模型进行评估，分析模型的评估结果，根据性能要求，考虑调整模型结构、增加数据量或改进训练方法；
8、s6将待评价的牧草种质资源数据输入优化后的模型，得到评价结果，评价结果进行分析和解读，为牧草种质资源的保护、利用和育种提供决策依据。
9、采用上述技术方案，便于多方面获取对应的牧草种质数据来源，增加对模型训练数据来源。
10、优选的，所述s1中的牧草种质资源数据来源包括：科研机构与高校、国家种质资源库。
11、采用上述技术方案，通过增加牧草种质资源数据来源，便于模型内训练与处理。
12、优选的，所述牧草种质资源数据包含多个地理区域内的牧草种质资源的考察采集与鉴定工作的数据汇总。
13、采用上述技术方案，随着科研人员在多个地理区域内采集不同种类的牧草进行数据采集与鉴定，从而构成涵盖广阔地理区域的牧草数据。
14、优选的，所述s2中对牧草数据进行标注中，将牧草种质资源按照特定的评价标准分类或标注其优劣程度。
15、采用上述技术方案，经过对牧草数据进行统一标注，为数据进行标准化处理。
16、优选的，所述s4中的深度学习模型训练工作包括：数据准备、模型选择、定义模型架构、定义损失函数和优化器、训练模型和评估模型、模型早停以及模型微调。
17、采用上述技术方案，随着深度学习模型训练处理，用于对评估结果调整学习率和正则化参数，提高模型处理效果。
18、优选的，所述深度学习模型训练的数据准备中的牧草种质资源包括图像、特征描述、基因数据并进行预处理归一化构成数据集，将数据集按照70%训练集、15%验证集、15%测试集划分。
19、采用上述技术方案，通过对数据集进行划分，用于配合模型数据进行调整处理。
20、优选的，所述深度学习模型训练的模型选择中卷积神经网络用于图像数据，循环神经网络用于序列数据，且模型选择后的定义模型架构确定模型的层数、神经元数量、激活函数定义模型架构。
21、采用上述技术方案，选择对应的卷积神经网络和循环神经网络分别面对不同数据类型进行处理。
22、优选的，所述深度学习模型训练的定义损失函数和优化器，根据评价任务选择合适的损失函数，分类任务常用交叉熵损失，回归任务常用均方误差损失，选择优化器，并设置学习率等参数。
23、采用上述技术方案，经过优化器的随机梯度下降，配合损失函数定义对深度学习模型进一步进行优化。
24、优选的，所述深度学习模型训练的训练模型和评估模型中通过训练集数据输入模型进行迭代训练，每个训练批次后，根据损失函数计算误差，并通过优化器更新模型的参数，在训练过程中，定期使用验证集评估模型的性能，根据评估结果调整学习率、正则化参数等。
25、采用上述技术方案，增加对深度学习模型迭代训练次数，从而提高估模型的性能。
26、优选的，所述深度学习模型训练的模型早停用于对验证集经过一定轮数后不再提升，停止训练，防止过拟合，随后根据验证集的结果，对模型进行微调，如增加层数、调整神经元数量实现模型微调。
27、采用上述技术方案，通过增加对验证集工作的早停，有效避免模型过度拟合处理。
28、与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：该基于深度学习的牧草种质资源评价方法：
29、1.通过增加牧草种质数据来源，通过增加科研机构与高校、国家种质资源库，从而包含大量作物牧草种质与野生牧草种质信息，增加牧草种质数据资料来源，同时考虑牧草的形态学、生理学、遗传学等多个维度的特征，进行全面、系统的评价，提供更综合和全面的资源评估结果，为牧草种质资源的收集、保存和创新利用提供科学依据，有助于更合理地分配资源和制定管理策略；
30、2.通过在对获取的数据进行归一化处理，统一数据标记效果深度学习模型能够处理和分析大量复杂的数据，从而更精确地评估牧草种质资源的各种特征和属性，减少人为误差和主观性，同时经过模型训练需要逐步迭代训练增加，不仅能够实时更新数据和模型，适应牧草生长环境变化、新品种培育等动态情况，保持评价的时效性和有效性，为农业生产、生态保护等领域的决策提供可靠的科学支持，保障相关工作的科学性和合理性。
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1.一种基于深度学习的牧草种质资源评价方法，其特征在于，包括以下评价方法：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的牧草种质资源评价方法，其特征在于：所述S1中的牧草种质资源数据来源包括：科研机构与高校、国家种质资源库。
3.根据权利要求2所述的一种基于深度学习的牧草种质资源评价方法，其特征在于：所述牧草种质资源数据包含多个地理区域内的牧草种质资源的考察采集与鉴定工作的数据汇总。
4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的牧草种质资源评价方法，其特征在于：所述S2中对牧草数据进行标注中，将牧草种质资源按照特定的评价标准分类或标注其优劣程度。
5.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的牧草种质资源评价方法，其特征在于：所述S4中的深度学习模型训练工作包括：数据准备、模型选择、定义模型架构、定义损失函数和优化器、训练模型和评估模型、模型早停以及模型微调。
6.根据权利要求5所述的一种基于深度学习的牧草种质资源评价方法，其特征在于：所述深度学习模型训练的数据准备中的牧草种质资源包括图像、特征描述、基因数据并进行预处理归一化构
7.根据权利要求5所述的一种基于深度学习的牧草种质资源评价方法，其特征在于：所述深度学习模型训练的模型选择中卷积神经网络用于图像数据，循环神经网络用于序列数据，且模型选择后的定义模型架构确定模型的层数、神经元数量、激活函数定义模型架构。
8.根据权利要求5所述的一种基于深度学习的牧草种质资源评价方法，其特征在于：所述深度学习模型训练的定义损失函数和优化器，根据评价任务选择合适的损失函数，分类任务常用交叉熵损失，回归任务常用均方误差损失，选择优化器，并设置学习率等参数。
9.根据权利要求5所述的一种基于深度学习的牧草种质资源评价方法，其特征在于：所述深度学习模型训练的训练模型和评估模型中通过训练集数据输入模型进行迭代训练，每个训练批次后，根据损失函数计算误差，并通过优化器更新模型的参数，在训练过程中，定期使用验证集评估模型的性能，根据评估结果调整学习率、正则化参数等。
10.根据权利要求5所述的一种基于深度学习的牧草种质资源评价方法，其特征在于：所述深度学习模型训练的模型早停用于对验证集经过一定轮数后不再提升，停止训练，防止过拟合，随后根据验证集的结果，对模型进行微调，如增加层数、调整神经元数量实现模型微调。
...【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的牧草种质资源评价方法，其特征在于，包括以下评价方法：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的牧草种质资源评价方法，其特征在于：所述s1中的牧草种质资源数据来源包括：科研机构与高校、国家种质资源库。
3.根据权利要求2所述的一种基于深度学习的牧草种质资源评价方法，其特征在于：所述牧草种质资源数据包含多个地理区域内的牧草种质资源的考察采集与鉴定工作的数据汇总。
4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的牧草种质资源评价方法，其特征在于：所述s2中对牧草数据进行标注中，将牧草种质资源按照特定的评价标准分类或标注其优劣程度。
5.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的牧草种质资源评价方法，其特征在于：所述s4中的深度学习模型训练工作包括：数据准备、模型选择、定义模型架构、定义损失函数和优化器、训练模型和评估模型、模型早停以及模型微调。
6.根据权利要求5所述的一种基于深度学习的牧草种质资源评价方法，其特征在于：所述深度学习模型训练的数据准备中的牧草种质资源包括图像、特征描述、基因数据并进行预处理归一化构成数据集，将数据集按照70％训练集、15％验证集、15％测试集划分。
【专利技术属性】
技术研发人员：王学敏，周昕越，蒋庆雪，仪登霞，马琳，
申请(专利权)人：中国农业科学院北京畜牧兽医研究所，
类型：发明
国别省市：
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