基于双分支网络的番茄种植决策方法及计算机装置

    公开(公告)号:CN119089394B

    公开(公告)日:2025-01-28

    申请号:CN202411571086.3

    申请日:2024-11-06

    Abstract: 本发明涉及番茄种植决策领域,具体涉及一种基于双分支网络的番茄种植决策方法及计算机装置。方案包括:多模态数据采集与融合;通过自注意力生成对抗网络对融合数据增强;通过Transformer‑CNN双分支网络进行特征提取;通过DDPG进行强化学习和决策。本发明在处理复杂结构和纹理图像时,自注意力层能更好地把握图像区域关系,生成更准确的自然数据,充分利用自注意力机制捕捉全局语义信息和长距离依赖关系,CNN提取局部特征和空间信息,实现多模态数据的有效融合与特征提取,然后运用DDPG算法解决连续动作空间问题,结合确定性策略和经验回放机制,极大地提高了番茄种植决策的准确性,本发明适用于番茄种植决策。

    与小麦穗抽出度QTL QPel.HN.6D紧密连锁的分子标记及其应用

    公开(公告)号:CN110106274B

    公开(公告)日:2022-04-19

    申请号:CN201910372953.3

    申请日:2019-05-06

    Abstract: 本发明涉及分子生物学技术领域,具体涉及与小麦穗抽出度QTL QPel.HN.6D紧密连锁的分子标记及其应用。本发明提供一种与小麦穗抽出度QTL QPel.HN.6D紧密连锁的分子标记,核苷酸序列如SEQ ID NO.1所示;分子标记HRM6位于小麦穗抽出度QTL QPel.HN.6D的置信区间之内,二者共定位于小麦6D染色体上。该分子标记能准确跟踪小麦穗抽出度QTL QPel.HN.6D,预测小麦的穗抽出度特性,方便分子设计育种,加强穗抽出度预测的准确性,以便快速筛选出具有减少穗抽出度QTL的小麦品种或品系用于育种,可大大加快株型理想的高产小麦品种的选育进程。

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