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公开(公告)号:CN114418182B
公开(公告)日:2023-01-31
申请号:CN202111555148.8
申请日:2021-12-17
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
Abstract: 本发明提供一种基于机器学习的肉牛育种优选方法及装置,该方法包括:根据配种公牛和配种母牛包含年龄的繁育性状数据,提取量化的繁育性状特征;将所述繁育性状特征,输入到已训练的预测模型,输出后裔牛不同年龄时期的繁育性状特征;根据后裔牛不同年龄时期的繁育性状特征,确定后裔牛不同年龄时期的繁育性状数据;其中,所述预测模型包括输入端的全连接神经网络和输出端的LSTM网络。该方法与常规遗传评估和基因组评估方法相比,能够实现后裔牛育种的多时段评价,并具有实时、有效、低成本和适用于不同品种等特点;此外,基于大量现实数据训练全连接神经网络及LSTM网络,使得预测模型具有较强的鲁棒性。
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公开(公告)号:CN114418182A
公开(公告)日:2022-04-29
申请号:CN202111555148.8
申请日:2021-12-17
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
Abstract: 本发明提供一种基于机器学习的肉牛育种优选方法及装置,该方法包括:根据配种公牛和配种母牛包含年龄的繁育性状数据,提取量化的繁育性状特征;将所述繁育性状特征,输入到已训练的预测模型,输出后裔牛不同年龄时期的繁育性状特征;根据后裔牛不同年龄时期的繁育性状特征,确定后裔牛不同年龄时期的繁育性状数据;其中,所述预测模型包括输入端的全连接神经网络和输出端的LSTM网络。该方法与常规遗传评估和基因组评估方法相比,能够实现后裔牛育种的多时段评价,并具有实时、有效、低成本和适用于不同品种等特点;此外,基于大量现实数据训练全连接神经网络及LSTM网络,使得预测模型具有较强的鲁棒性。
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