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公开(公告)号：CN120031402A
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202411995318.8
申请日：2024-12-31
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
Abstract: 本发明提供一种品种适应性评价结果预测方法和装置，应用于农业信息处理技术领域。该方法包括：获取品种与环境的第一知识图谱，第一知识图谱的节点为品种或种植区域，第一知识图谱的边包括环境相似度高于第一阈值的两个种植区域之间的边、具有种植关系的品种与种植区域之间的边；基于所述第一知识图谱，以品种的推广种植区域的节点为中心节点重新构建知识图谱，得到第二知识图谱，第二知识图谱的种植区域的节点的数量大于所述第一知识图谱的种植区域的节点的数量；基于第二知识图谱，对条件变分自编码器模型进行训练，在每次训练迭代中采样一个由所述条件变分自编码器模型生成的不同隐向量作为附加输入，得到品种适应性评价结果预测模型。
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公开(公告)号：CN119811479A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202510294128.1
申请日：2025-03-13
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC: G16B20/20 , G16B25/10 , G16B30/10 , G16B40/00 , G06N3/0455 , G06N3/047 , G06N3/0475 , G06N3/096 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及育种性状解析领域，本发明提供一种育种性状解析方法、装置、设备、介质及计算机程序产品，所述方法包括：基于育种样本的基因型数据和表型性状数据，构建目标数据集；通过所述目标数据集训练得到性状预测模型；通过所述性状预测模型解析基因变异位点对表型性状的效应，得到效应矩阵；所述基因变异位点是基于所述基因型数据确定的；对所述效应矩阵进行聚合处理，得到目标性状对应的关键变异位点；所述目标性状是根据需求从所述表型性状数据中选择得到的。本发明通过性状预测模型挖掘基因位点对性状的效应，充分利用基因型数据和表型数据，提高了育种性状解析的准确性。
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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
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC: G06F30/27 , G06Q10/04 , G06Q50/02 , G06F17/16 , G06F18/23213 , G06F18/213 , G06F18/22
Abstract: 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
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
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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Patent Agency Ranking
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
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC: G16B40/00 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 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：CN114387292B
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210298433.4
申请日：2022-03-25
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
Abstract: 本发明提供一种图像边缘像素点优化方法、装置及设备，包括：获取目标图像的所有边缘像素点；删除所述边缘像素点中的所有待优化像素点；所述待优化像素点为对所述边缘像素点删除时，其所对应的8邻域中的任意一个邻接点所对应的8连通联结数量均未发生改变的边缘像素点，所述8连通联结数量表示互相不相连的8连通联结的数量，所述8连通联结表示在8邻域中相互连接在一起的像素点。本发明根据单一判断条件实现边缘点是否冗余判断，大大提高优化效率，实现边缘m路径优化，同时避免出现边缘缩短的问题，为进一步的边缘修复、最短路径搜索应用奠定良好基础。
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公开(公告)号：CN114595344A
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202210496103.6
申请日：2022-05-09
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC: G06F16/36 , G06F16/9532 , G06F16/9535 , G06F16/955 , G06Q50/02
Abstract: 本发明提供一种面向农作物品种管理的知识图谱构建方法及装置，该方法包括：根据农作物品种管理的主题词词典构建农作物品种管理的领域本体；根据领域本体，获取对应的农作物品种管理数据，并对品种管理数据进行知识抽取；对抽取出的知识采用三元组进行表示，并建立复合索引；通过知识推理对三元组进行扩充；根据用户兴趣特征、用户输入行为特征和浏览行为特征，基于复合索引查找三元组数据集，为每一用户生成不同的知识图谱数据展示界面。该方法降低了知识图谱构建过程中的人工参与程度，提升了自动化构建水平，有助于解决农作物品种管理知识图谱构建过程中效率低、自动化程度低、可拓展性差等问题，提供了直观和便捷的知识组织、管理和展现方式。
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公开(公告)号：CN114461903A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202111643262.6
申请日：2021-12-29
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC: G06F16/9535 , G06Q10/06 , G06Q50/02
Abstract: 本发明提供一种作物品种适宜推广区域确定方法及装置，该方法包括：获取每个待分析区域的区域环境数据以及待分析品种在每个待分析区域种植后的品种试验数据；综合多个阶段环境特征，估计品种种植后的每个区域的预期阶段环境特征；根据品种区域阶段环境特征结合每个区域的预期阶段环境特征，计算待分析品种在各区域种植之后的每个关键指标的预测值；根据每个区域所有关键指标的预测值，确定待分析品种在不同区域的适宜度，并依据适宜度确定品种适宜推广的区域。该方法可实现环境特征的准确量化，得到各品种在各细分区域的适宜性评价结果，并针对区域特点进行适宜品种推荐，可以有效扩展品种测试数据的应用范围，解决大量品种的精细化推广问题。
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公开(公告)号：CN114418783A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202111624473.5
申请日：2021-12-28
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC: G06Q50/02
Abstract: 本发明提供的作物育种材料排布方法、装置及系统，包括：获取收获材料的唯一标识信息；选取至少部分收获材料作为当前育种季的播种材料，以根据收获材料的唯一标识信息，构建播种材料集合；结合目标育种地块的种植规格信息，按照将播种材料排布于目标育种地块的不同小区内进行育种的需求，生成材料排布图和材料机播图；根据材料排布图和材料机播图，为每个播种材料配置一个唯一标识信息。本发明提供的作物育种材料排布方法、装置及系统，能实现育种收获材料的快速统计、播种材料的自动化排布和标准化快速标识，有效提升作物育种材料排布效率和准确率，降低育种人员的劳动强度，为大规模育种条件下的流水线作业提供了高效的方法和技术手段。
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