摘要
本发明涉及数据处理技术领域，提供了一种基因组预测方法、系统及设备，该方法包括：构建动态权重比例分配机制，根据动态权重比例分配机制获取基因组权重比例；构建TRM‑CNN预测模型；获取预处理后的目标基因组数据的目标基因组编码向量；对目标基因组编码向量进行特征提取，获取第一目标基因组特征以及第二目标基因组特征；对第一目标基因组特征以及第二目标基因组特征进行融合，获取目标基因组融合特征向量；将目标基因组融合特征向量传递至回归层，获取与基因组相对应的表型的预测结果。本发明结合了Transformer和CNN两种神经网络架构，能够平衡局部和全局样本信息特征，显著提升了基因组预测的准确性以及泛化能力。
