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摘 要:本发明提出了一种基于混合神经网络融合Attention机制的小麦抗寒性识别方法,其步骤为:首先,将小麦特征文本转换为特征向量输入词向量层,得到小麦文本向量;其次,使用多个不同维度的卷积层和池化层对小麦文本向量的不同层级的局部特征进行提取,之后再使用双向长短期记忆网络充分捕获特征词之间的词序信息,提取特征词上下文特征信息;最后结合注意力机制识别不同特征信息的重要性。本发明将卷积神经网络、双向长短时记忆网络和注意力机制相结合构建了Attention‑CNN+BiLSTM模型,能够提取文本局部特征信息和文本上下文序列特征信息,提高了小麦抗寒性的识别率。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202010459587.8 | 专利名称: | 混合神经网络融合Attention机制的小麦抗寒性识别方法 |
申请日: | 2020-05-27 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06F40/279搜分类 网络传输搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |