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公开(公告)号：CN117831636B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410240099.6
申请日：2024-03-04
申请人： 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC分类号： G16B40/00 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明提供一种利用融合模型实施基因组选择的方法、装置、设备及介质，涉及植物育种技术领域，该方法包括：获取多个生物材料的基因型数据；将所述多个生物材料的基因型数据进行数据预处理后输入目标性状预测模型，得到每个所述生物材料的目标性状育种值；基于所述目标性状育种值，对所述多个生物材料进行育种选择；其中，所述目标性状预测模型是在除目标性状以外的多个其他性状的训练数据集上训练得到多个预训练模型后，融合至少两个所述预训练模型，然后在所述目标性状的训练数据集上对融合后的模型进行训练得到的。
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公开(公告)号：CN117672360A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202410124704.3
申请日：2024-01-30
申请人： 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC分类号： G16B20/40 , G16B40/00 , G06N3/096 , G06N3/0464 , G06N3/0499
摘要： 本发明提供一种基于迁移学习的基因组选择方法、装置、设备及介质，涉及植物育种技术领域，该方法包括：获取多个生物材料的基因型数据；将所述多个生物材料的基因型数据进行数据预处理后输入目标性状预测模型，得到每个所述生物材料的目标性状育种值；基于所述目标性状育种值，对所述多个生物材料进行育种选择；其中，所述目标性状预测模型是在目标性状以外的多个其他性状的训练数据集上训练得到预训练模型后，迁移所述预训练模型的部分参数在所述目标性状的训练数据集上训练得到的。
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公开(公告)号：CN115829162B
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202310043479.6
申请日：2023-01-29
申请人： 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/02 , G06F30/27 , G06F18/214 , G01D21/02
摘要： 本发明提供了一种作物产量预测方法、装置、电子设备及介质，涉及产量预测技术领域，包括：归一化处理待预测作物原始数据，获取待预测作物特征数据；输入待预测作物特征数据至作物产量预测模型，获取作物产量预测模型输出的产量预测数据；作物产量预测模型是根据所有具备完整维度特征的样本数据训练得到的；所述具备完整维度特征的样本数据是根据生成对抗网络对图网络中节点缺失的缺失维度特征进行数据插补后确定的。本发明利用不同种植地点的不同作物数据之间存在强相关性这一特点，为缺失维度特征的数据插补提供线索依据，进而优化作物产量预测模型，即使在某些作物性状缺失的情况下也能准确预测作物产量，进而提高作物产量预测精度。
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公开(公告)号：CN118709551A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410838547.2
申请日：2024-06-26
申请人： 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC分类号： G06F30/27 , G06Q10/04 , G06Q50/02 , G06F17/16 , G06F18/23213 , G06F18/213 , G06F18/22
摘要： 本发明提供一种作物育种试验点布局优化方法、装置、设备和存储介质，方法包括：基于作物的各试验点的气象环境数据，对试验点布局优化模型进行训练；试验点布局优化模型是在深度神经网络和聚类网络的基础上构建得到的；基于满足迭代完成条件的试验点布局优化模型依据其参数生成的各试验点的分类结果，对各试验点进行布局优化，克服了目前试验点布局方法难以深入挖掘作物产量与试验点之间的关系，导致试验点的布局不够科学合理的缺陷，通过试验点布局优化模型对气象环境数据进行分析处理，以深入挖掘数据之间的潜在关联，从而为产量试验提供科学合理的试验点布局，为农业领域的作物育种研究降本增效。
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公开(公告)号：CN118097435B
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410489072.0
申请日：2024-04-23
申请人： 北京市农林科学院信息技术研究中心
摘要： 本发明提供一种基于超图神经网络的玉米倒伏分类方法及装置，涉及智能农业信息处理技术领域，该方法包括：基于玉米表型数据及环境型数据，构建出气候、病虫害和育种性状的多视角视图；将所述多视角视图中的样本作为节点，各视图中节点间关系构建超边，形成多视角超图；利用超图神经网络识别玉米倒伏风险相关的关键特征子集，并利用所述关键特征子集重构多视角超图结构，再根据重构后的多视角超图结构更新所述超图神经网络；根据预设的倒伏分类阈值，使用更新后的超图神经网络确定玉米倒伏分类结果。本发明利用超图神经网络挖掘玉米倒伏风险的多视图特征子集，实现高性能、高精度的玉米倒伏风险预测，辅助玉米育种效率的有效提高。
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公开(公告)号：CN118097435A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410489072.0
申请日：2024-04-23
申请人： 北京市农林科学院信息技术研究中心
摘要： 本发明提供一种基于超图神经网络的玉米倒伏分类方法及装置，涉及智能农业信息处理技术领域，该方法包括：基于玉米表型数据及环境型数据，构建出气候、病虫害和育种性状的多视角视图；将所述多视角视图中的样本作为节点，各视图中节点间关系构建超边，形成多视角超图；利用超图神经网络识别玉米倒伏风险相关的关键特征子集，并利用所述关键特征子集重构多视角超图结构，再根据重构后的多视角超图结构更新所述超图神经网络；根据预设的倒伏分类阈值，使用更新后的超图神经网络确定玉米倒伏分类结果。本发明利用超图神经网络挖掘玉米倒伏风险的多视图特征子集，实现高性能、高精度的玉米倒伏风险预测，辅助玉米育种效率的有效提高。
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公开(公告)号：CN117831636A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410240099.6
申请日：2024-03-04
申请人： 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC分类号： G16B40/00 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明提供一种利用融合模型实施基因组选择的方法、装置、设备及介质，涉及植物育种技术领域，该方法包括：获取多个生物材料的基因型数据；将所述多个生物材料的基因型数据进行数据预处理后输入目标性状预测模型，得到每个所述生物材料的目标性状育种值；基于所述目标性状育种值，对所述多个生物材料进行育种选择；其中，所述目标性状预测模型是在除目标性状以外的多个其他性状的训练数据集上训练得到多个预训练模型后，融合至少两个所述预训练模型，然后在所述目标性状的训练数据集上对融合后的模型进行训练得到的。
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公开(公告)号：CN118471327A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410925622.9
申请日：2024-07-11
申请人： 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC分类号： G16B20/00
摘要： 本发明提供基于基因型与环境互作异构图的基因组预测方法及装置，涉及生物信息学技术领域，方法包括：获取待预测作物品种的基因型数据，基于待预测作物品种的基因型数据生成待预测作物品种的基因型特征；获取目标环境的环境数据，基于目标环境的环境数据生成目标环境的环境特征；基于待预测作物品种，以及至少一个其他作物品种的基因型特征和目标环境以及至少一种其他环境的环境特征和表型数据生成异构图；将异构图输入至已训练的异构图预测模型中，获取异构图预测模型输出的待预测作物品种在目标环境中的预测表型数据。本发明在进行表型数据预测时，充分考虑了作物品种基因型与环境之间的关系，可以实现提高表型预测精度的效果。
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公开(公告)号：CN118262799A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410695883.6
申请日：2024-05-31
申请人： 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC分类号： G16B40/00 , G16B30/10 , G06F18/214 , G06F18/15 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/094 , G06N3/048
摘要： 本发明涉及玉米抗病害育种技术领域，提供一种玉米小斑病抗病性预测方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取待预测玉米材料小斑病基因型数据并转化为基因型值输入到玉米小斑病的全基因组预测模型中，预测待预测玉米材料的小斑病表型值；根据小斑病表型值确定待预测玉米材料的小斑病抗病性；其中，全基因组预测模型是利用样本数据集对预设的区块化多层感知机模型进行迭代训练得到的，样本数据集是基于玉米小斑病的全基因组数据及其对应的小斑病表型数据构建的。通过构建玉米小斑病的全基因组预测模型，对不同基因型对应的小斑病表型进行预测，确定不同基因型的抗病性，有利于快速选育出更具抗病性的玉米品种，提高玉米育种效率。
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公开(公告)号：CN117371529B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311668865.0
申请日：2023-12-07
申请人： 北京市农林科学院信息技术研究中心
摘要： 本发明提供一种作物表型数据知识图谱生成方法、装置、电子设备及介质，属于智能农业技术领域，该方法包括：获取目标作物所处种植区域中各个品种试验点的作物品种试验数据，并获取种植区域中各个环境监测点的环境监测数据；基于各品种试验点和各环境监测点之间的第一距离、各品种试验点的第一环境预测数据以及各环境监测点的环境监测数据，生成初始知识图谱；利用各品种试验点的作物品种试验数据，对初始知识图谱进行作物表型数据扩充，生成目标作物的作物表型数据知识图谱。本发明可以实现作物品种表型特征与种植区域环境之间耦合关系的有效表示，有利于实现作物品种在未试验地点的表型预测。
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