公开(公告)号：CN119132403B

公开(公告)日：2025-02-18

申请号：CN202411587493.3

申请日：2024-11-08

Applicant: 三亚中国农业科学院国家南繁研究院 ,  中国农业科学院农业信息研究所

Inventor： 张建华 ,  陈晓静 ,  樊景超 ,  闫燊 ,  黄龙雨 ,  周国民

IPC: G16B25/20 ,  G16B40/20 ,  G06N20/20 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08 ,  G06F18/25

Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域，具体提供了一种基于多模型融合的KASP引物智能分型评价方法及系统TAL‑SRX。首先，利用RS、PSO和BO算法优化基础模型和元模型性能，构建Stacking集成学习框架综合XGBoost学习器优势，采用五折交叉验证增强模型稳定性。然后，组合ANN和LSTM构建混合神经网络，捕捉非线性关系并提取复杂特征，同时引入Transformer算法捕捉高维特征空间中的全局依赖关系。最后，通过软投票集成策略融合两种机器学习算法，输出KASP标记分型效果分数。本发明能准确地筛选分型效果优良的KASP标记，具有较高的鲁棒性和良好可靠的评价性能，为分子标记辅助育种等工作提供技术支持。

公开(公告)号：CN119889464A

公开(公告)日：2025-04-25

申请号：CN202510363070.1

申请日：2025-03-26

Applicant: 三亚中国农业科学院国家南繁研究院

Inventor： 张建华 ,  李佳乐 ,  贺子康 ,  周国民 ,  闫燊 ,  虞国平 ,  刘恩平 ,  王奉斌

IPC: G16B40/20 ,  G16B20/20 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06F18/213

Abstract: 本申请实施例提供了一种作物基因型预测表型方法、控制装置和设备，该方法包括：S1：构建输入层，所述输入层用于接收基因型数据；S2：构建数据特征提取层对所述基因型数据进行特征提取，所述数据特征提取层包括：卷积神经网络和自编码器，所述自编码器用于生成低维全局特征；S3：将所述低维全局特征输入特征关系捕获层，所述特征关系捕获层基于自注意力机制捕捉所述基因型数据的长距离依赖关系；S4：构建输出层，所述输出层用于将所述特征关系捕获层的输出映射为表型预测值。该方法不仅能够对数据特征进行深层次的理解与提取，还可以捕获基因型与表型之间的复杂关系，进而提高了模型的表达能力以及预测准确性。

公开(公告)号：CN119132403A

公开(公告)日：2024-12-13

申请号：CN202411587493.3

申请日：2024-11-08

Applicant: 三亚中国农业科学院国家南繁研究院 ,  中国农业科学院农业信息研究所

Inventor： 张建华 ,  陈晓静 ,  樊景超 ,  闫燊 ,  黄龙雨 ,  周国民

IPC: G16B25/20 ,  G16B40/20 ,  G06N20/20 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08 ,  G06F18/25

Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域，具体提供了一种基于多模型融合的KASP引物智能分型评价方法及系统TAL‑SRX。首先，利用RS、PSO和BO算法优化基础模型和元模型性能，构建Stacking集成学习框架综合XGBoost学习器优势，采用五折交叉验证增强模型稳定性。然后，组合ANN和LSTM构建混合神经网络，捕捉非线性关系并提取复杂特征，同时引入Transformer算法捕捉高维特征空间中的全局依赖关系。最后，通过软投票集成策略融合两种机器学习算法，输出KASP标记分型效果分数。本发明能准确地筛选分型效果优良的KASP标记，具有较高的鲁棒性和良好可靠的评价性能，为分子标记辅助育种等工作提供技术支持。