【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...
【技术保护点】
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
<...【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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