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摘要：本申请公开了一种基于神经网络的生物有机肥菌种识别方法、系统及设备，所述方法包括：采集生物有机肥的多模态信息，并对所述多模态信息进行数据预处理，以得到多模态数据集；分别对多模态数据集中每个模态进行特征提取；将各模态的特征映射到目标语义空间，并根据相互关系对各模态的特征进行更新；分别计算每个模态的全局特征，并对所有全局特征进行拼接操作；基于各模态更新后的特征和拼接后的全局特征进行特征融合，以得到融合特征；对融合特征进行分类，以得到生物有机肥的菌种类别。通过本申请的方案，能够提高菌种识别速度与识别精度。

主权项：1.一种基于神经网络的生物有机肥菌种识别方法，其特征在于，包括：采集生物有机肥的多模态信息，并对所述多模态信息进行数据预处理，以得到多模态数据集；分别对多模态数据集中每个模态进行特征提取；将各模态的特征映射到目标语义空间，并根据相互关系对各模态的特征进行更新；将各模态的特征映射到目标语义空间，并根据相互关系对各模态的特征进行更新，包括：将各模态的特征映射到相同的语义空间，并计算跨模态注意力矩阵；基于跨模态注意力矩阵构建跨模态相互关系矩阵，以对各模态的特征进行更新；基于跨模态注意力矩阵构建跨模态相互关系矩阵，以对各模态的特征进行更新，包括： 其中，表示更新后的第i个模态的特征，Xi表示第i个模态的特征向量，β表示可学习的特征更新强度参数，M表示模态的总数，α表示可学习的平衡参数，Wij表示用于计算模态i和模态j之间相似度的可学习权重矩阵，||Xi||表示第i个模态特征的范数，Qi表示第i个模态的查询矩阵，Kj表示第j个模态的键值矩阵，dk表示键值的维度，Wj表示用于特征变换的可学习权重矩阵，i表示当前正在更新特征的目标模态索引，j表示与目标模态进行交互和信息融合的模态索引，k表示遍历所有模态的索引变量，表示对所有模态进行遍历和累加，表示第i个模态特征向量的转置，Xk表示第k个模态的特征向量，||Xk||表示第k个模态特征的范数，Xj表示第j个模态的特征向量；分别计算每个模态的全局特征，并对所有全局特征进行拼接操作；分别计算每个模态的全局特征，包括： 其中，Gm表示模态m的全局特征，Nm表示模态m的特征数量，表示模态m的第i个特征，αm、βm、γm表示可学习的模态特定参数，K表示注意力头的数量，wj表示第j个注意力头的权重，ReLU表示激活函数，⊙表示逐元素乘法，σ表示sigmoid激活函数，LayerNorm表示层归一化操作；基于各模态更新后的特征和拼接后的全局特征进行特征融合，以得到融合特征；基于各模态更新后的特征和拼接后的全局特征进行特征融合，以得到融合特征，包括： 其中，Ffused表示融合特征，λ表示平衡因子，MLP表示多层感知机，表示拼接后的全局特征，γij表示动态权重，Attention表示注意力机制，和表示更新后的特征；对融合特征进行分类，以得到生物有机肥的菌种类别。

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