公开(公告)号：CN117854590A

公开(公告)日：2024-04-09

申请号：CN202311768727.X

申请日：2023-12-21

Applicant: 南京农业大学

Inventor： 姜海燕 ,  林竞瑧 ,  闫文亮

IPC: G16B30/00 ,  G16B20/20 ,  G16B40/00 ,  G06F18/2113 ,  G06F18/2431 ,  G06F18/213 ,  G06F18/214 ,  G06N20/20 ,  G06N3/0464 ,  G06N5/01 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06N3/126

Abstract: 本发明公开了一种利用SNP标记估算大豆物候期模拟模型基因型特异参数的机器学习方法，通过机器学习构建基于SNP的基因型特异参数估算方法，并将估算的基因型特异参数结合DSSAT‑CROPGRO大豆物候期模拟模型模拟大豆物候期。该方法针对SGWAS对小效应SNP标记检出率低，忽略了众多对GSP变异有影响的标记的问题以及Bi‑LSTM等深度学习方法存在的远距离依赖难以学习的问题，设计了基于集成学习增强特征选择和局部记忆‑全局残差网络的基因型特异参数估算方法，以提高基因型特异参数估算精度，进而提高结合DSSAT‑CROPGRO大豆物候期模拟模型实现物候期预测精度。