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申请/专利权人:达州市农业科学研究院(达州市苎麻科学研究所、达州市薯类作物研究所)
摘要:本发明涉及计算机辅助农作条件优化技术领域,公开一种黄花组培苗高效炼苗方法,通过,构建包含根系图像训练库,设计根系双粒度特征提取模型,分别学习根系整体形态和单根细节特征表示。通过这一特征学习网络使用注意力机制优化形态损失函数的端到端训练,提取出描述根系特征的深层表示。同时,通过嵌入和特征融合实现多目标回归,自动给出优化方案,表明该方法能够基于形态学习进行黄花菜定量炼苗指导,为提高培育效率提供可靠技术支持。
主权项:1.一种黄花组培苗高效炼苗方法,其特征在于,所述方法包括如下步骤:建立双粒度根系生长模型;获取黄花菜根系图像数据;获取当前样本对应的炼苗条件;根据所述黄花菜根系图像数据以及所述当前样本对应的炼苗条件训练所述双粒度根系生长模型,得到训练好的双粒度根系生长模型;所述双粒度根系生长模型损失函数为:loss=loss1+loss2,,其中,rj表示样本j对应的根系形态编码,rp表示与样本j属于同一培育数据条件p的根系形态编码,作为正样本,ra表示其他不同培育数据条件a的根系形态编码,作为负样本,Similarityrj,rp表示样本j和正样本p根系编码的相似度,Similarityrj,ra表示样本j和负样本a根系编码的相似度,Aj表示样本j除去正样本集合外,与j不同的其他样本索引,1NS表示归一化因子,NS为采样数,M表示所有样本集合,,其中,u表示随机采样的某根的形态,up表示与u来自同一根的正形态样本,umj表示来自其他根的负形态样本,j表示负样本的索引,Similarityu,up表示u与正样本up的形态相似度,Similarityu,umj表示u与负样本umj形态相似度,J代表的是单根样本的负形态样本数量;根据所述训练好的双粒度根系生长模型优化黄花菜炼苗条件,得到多组优化后的黄花菜炼苗条件;根据所述多组优化后的黄花菜炼苗条件,进行人工试验,选择最终的黄花菜炼苗条件。
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