基于注意力機制的奶牛乳蛋白預測模型研究

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摘  要：機器學習在動物生理預測方面取得良好的效果，但在處理具有局限性的時序問題上未能得到深入應用。文章通過環(huán)境數(shù)據(jù)對乳蛋白進行預測研究，根據(jù)數(shù)據(jù)的時序特點，對雙向門控循環(huán)神經(jīng)單元的網(wǎng)絡結構進行重新設計，設計了一種基于注意力機制的正反向交替的門控循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（LG）預測模型，實驗驗證模型在精度上和速度上都優(yōu)于其他模型，所挖掘的關鍵指標有助于深入理解對奶牛生理情況的影響，進而有效提升養(yǎng)殖效益。（剩余9627字）