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公开(公告)号：CN119129808A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411138579.8
申请日：2024-08-19
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/067 , G06Q50/02 , G06N3/042 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种玉米缺失性状数据填充和产量测算方法、装置、电子设备及存储介质，涉及智能农业信息处理技术领域，包括：获取玉米种植数据，并将所述玉米种植数据转换为二部图数据结构；基于所述二部图数据结构构建二部图神经网络，利用梯度平衡机制构建玉米缺失性状数据填充和产量测算模型的损失函数，并进行训练，利用训练完成的玉米缺失性状数据填充和产量测算模型对待检测数据进行预测，得到预测结果。通过计算估计值和真实值的差异，动态调整样本权重，有效降低因各种植地点间样本不平衡问题对模型性能的影响，提高农业生产效率和减少因传统方法产量估测偏差过大带来的损失。
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公开(公告)号：CN118471327B
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410925622.9
申请日：2024-07-11
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC: G16B20/00
Abstract: 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：CN117371529A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311668865.0
申请日：2023-12-07
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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公开(公告)号：CN115618021A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211630076.3
申请日：2022-12-19
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC: G06F16/36 , G06F16/35 , G06F16/9535 , G06F18/214 , G06Q50/02
Abstract: 本发明提供了一种农作物品种适宜种植区域推荐方法及装置，属于农业智能信息处理领域，该方法包括：根据地理环境数据、品种试验数据和种植方式数据，构建待分析区域的地理环境知识图谱；根据知识图谱结合品种试验数据构建推荐模型并进行训练；将每个待分析品种及对应的已种植单元区域的适宜性类别，输入推荐模型中，输出每个品种在未种植单元区域的适宜性类别；根据所有单元区域的适宜性类别确定每个待分析品种的推荐种植单元区域集合。该方法的推荐模型中每个品种对单元区域的适宜性会从该品种已确定的适宜单元区域不断扩大，沿着知识图谱中各实体之间的链接不断地迭代扩展品种的适宜种植单元区域，实现品种推广过程中小尺度地理区域的精准推荐。
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公开(公告)号：CN114512177B
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210407868.8
申请日：2022-04-19
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
Abstract: 本发明提供一种农作物育种材料来源系谱追溯方法及装置，该方法包括：获取育种材料数据集，所述育种材料数据集表示所有育种材料的遗传关系；根据育种材料数据集中各育种材料的母本材料或父本材料已知或未知的组合情况，分别进行筛选子集，并相应更新各子集的育种材料来源父本和来源母本信息；根据目标育种材料，递归查找每个子集中材料的来源父母本信息，构建来源系谱树。该方法可以实现育种材料来源系谱的自动构建，降低育种工作者劳动强度；同时，有利于可视化的呈现育种材料来源系谱，辅助育种工作者更高效和直观的解析品种亲缘关系、识别近似品种、分析品种优缺点、优化品种选育方案。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114464248B
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210377214.5
申请日：2022-04-12
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC: G16B10/00
Abstract: 本发明提供一种育种材料家系内亲缘关系计算方法及系统，包括：获取育种材料信息，由所述育种材料信息构建育种材料数据集；扩充所述育种材料数据集，遍历更新扩充后的育种材料数据集，得到育种材料更新数据集；从所述育种材料更新数据集中确定目标材料，计算得到所述目标材料的家系内亲缘关系。本发明通过计算农作物育种材料家系内亲缘关系，实现自动的品种选育过程分析，可以辅助育种工作者识别材料家系信息、解析品种亲缘关系、查找近似品种以及优化品种选育方案等。
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公开(公告)号：CN114418787B
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210279920.6
申请日：2022-03-22
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC: G06Q50/02 , G06F16/901 , G06F16/903
Abstract: 本发明提供一种作物育种材料播种方案生成方法及装置，该方法包括：在当前育种季中的任一收获窗口，获取任一收获窗口所获取到的收获材料的标识信息和收获株数；根据收获材料的标识信息和收获株数，更新装种打标记录信息表；基于更新后的装种打标记录信息表，生成拟播种地块在任一收获窗口的作物育种材料播种方案；其中，装种打标记录信息表、任一收获窗口和拟播种地块之间具有对应关系。本发明提供的作物育种材料播种方案生成方法及装置，能在育种和收获同时进行的情况下，更灵活、更高效的生成拟播种地块在任一收获窗口的作物育种材料播种方案，能提高生成作物育种材料播种方案的时效性，能通过更便捷的操作降低作物育种的工作量和劳动强度。
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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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