[發明專利]基于決策樹的作物育種評價方法

有效

• 申請號: 201510347717.8
• 申請日: 2015-06-19
• 公開（公告）號: CN104951987B
• 公開（公告）日: 2018-04-10
• 發明（設計）人: 趙向宇;劉忠強;王書鋒;潘守慧;王志彬;王開義
• 申請（專利權）人: 北京農業信息技術研究中心
• 主分類號: G06Q50/02
• 分類號: G06Q50/02
• 代理公司: 北京路浩知識產權代理有限公司11002
• 代理人: 李相雨

技術領域

本發明涉及作物育種技術領域，尤其涉及一種基于決策樹的作物育種評價方法。

背景技術

作物育種技術通過改良作物的遺傳特性，選擇培育高產優質品種，是種業創新和發展的根本動力，對促進我國農業長期穩定發展、保障國家糧食安全具有十分重要的意義。作物育種評價從培育品種中評價、選擇滿足育種目標的優良品種，是作物育種技術的重要環節，是對育種效果的有效保證。

隨著我國糧食生產形勢的變化，作物育種評價從以產量為主的方式向綜合考慮產量、品質、抗逆性等因素轉變。與此同時，關聯分析、主成分分析、層次分析法、模糊綜合評價、灰色關聯評價等多種信息技術皆在作物育種中發揮了重要的作用。這些技術通過對作物性狀數據的分析利用有效提升了作物育種評價技術的數據化、信息化程度，推動作物育種評價從經驗化育種向數據化、信息化育種轉變。然而，育種過程中的評價結果信息作為重要的專家經驗，卻仍未用在作物育種評價的過程中。本發明使用決策樹對育種評價結果信息與作物性狀信息構建模型，提出一種基于決策樹的作物育種評價方法。

鑒于此，如何利用育種過程中的評價結果信息，以實現后續的作物育種的評價成為當前需要解決的技術問題。

發明內容

針對現有技術中的缺陷，本發明提供一種基于決策樹的作物育種評價方法，將作物育種過程中的評價數據引入育種評價模型的訓練中，作為構建育種評價決策樹的指導數據，可以有效地利用已有育種經驗數據指導后續育種工作，輔助育種家實現后續的作物育種的評價工作。

第一方面，本發明提供一種基于決策樹的作物育種評價方法，包括：

以育種目標為篩選條件，構建作物育種評價數據集，所述數據集共享相同的育種目標，其中，所述數據集中的每個數據均以四元數據類型{實驗材料編號，性狀特征集合T，所屬實驗e，實驗結果r}來表示；

對所述數據集中的性狀特征集合T進行預處理，得到預處理后的數據集；

根據所述預處理后的數據集，使用決策樹構建性狀特征與實驗結果間的模型，得到針對育種目標的基于決策樹的作物育種評價模型；

根據所述作物育種評價模型對具有相同育種目標的待評價作物性狀數據進行分析，并獲得評價結果。

可選地，所述對所述數據集中的性狀特征集合T進行預處理，得到預處理后的數據集，包括：

對所述數據集中的性狀特征集合T中的每種性狀進行規范化處理；

對經過規范化處理之后的性狀特征集合T進行去噪處理；

對經過去噪處理之后的性狀特征集合T進行歸一化處理，得到預處理后的數據集。

可選地，所述規范化處理包括：統一量化方式，和/或統一計量單位，和/或統一表現形式。

可選地，所述對經過規范化處理之后的性狀特征集合T進行去噪處理，包括：

判斷經過規范化處理之后的性狀特征集合T中的性狀特征所對應的數據是否在該性狀特征的預設性狀參考值范圍內，若否，則將不在該性狀特征的預設性狀參考值范圍內的經過規范化處理之后的性狀特征集合T中的性狀特征所對應的數據從所述數據集中剔除；

將經過規范化處理之后的性狀特征集合T中的離群性狀特征對應的數據從所述數據集中剔除；

其中，所述離群性狀特征為滿足第一公式的性狀特征，所述第一公式

其中，為T_j的平均值，σ為性狀特征T_j的標準差，K為預設參數，T_j為離群性狀特征，j為不大于性狀特征集合T中元素個數的任一正整數。

可選地，所述對經過去噪處理之后的性狀特征集合T進行歸一化處理，具體包括：

根據第二公式，對經過去噪處理之后的性狀特征集合T進行歸一化處理；

其中，所述第二公式為：

T_i為性狀特征集合T中第i個性狀特征，i為不大于性狀特征集合T中元素個數的任一正整數，T′_i為T_i經歸一化處理后的結果，min(T_i)為性狀特征T_i中的最小值，max(T_i)為性狀特征T_i中的最大值。

可選地，所述根據所述預處理后的數據集，使用決策樹構建性狀特征與實驗結果間的模型，得到針對育種目標的基于決策樹的作物育種評價模型，包括：