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作物表型預測模型構建與應用

  • 作者：王浩//陳彥清//閆燊|責編:張志花
  • 出版社：中國農業科技
  • ISBN：9787511679482
  • 出版日期：2026/06/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：132
人民幣：RMB 65 元      售價：元
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內容大鋼
    本書以「作物表型預測模型構建與應用」為主線，圍繞「為什麼需要表型預測、用什麼模型預測、如何落地應用」三個層次展開系統闡述。從理論出發，梳理表型預測的概念演變；從方法入手，詳細介紹數據標準化、特徵工程、模型訓練與評價、模型解釋等關鍵技術環節；從實踐落地，給出標準數據集構建、演算法構建應用案例，為從事育種、遺傳改良和農業大數據研究的一線人員，提供一套可實現的作物表型預測模型構建應用體系。
作者介紹
王浩//陳彥清//閆燊|責編:張志花
目錄
第一章  育種技術發展
  第一節  傳統育種
    一、自然選擇
    二、人工選擇
    三、馴化育種
    四、雜交育種
  第二節  分子育種
    一、分子標記輔助選擇育種
    二、轉基因育種
    三、基因編輯育種
    四、分子設計育種
  第三節  智能育種
  第四節  小結
第二章  作物表型預測模型的概念與優勢
  第一節  作物表型預測模型的概念
    一、核心概念
    二、核心要素
    三、範疇
  第二節  作物表型預測模型的優勢
    一、挖掘和利用遺傳多樣性
    二、提高複雜性狀的改良效率
    三、評估材料環境適應性
    四、加速育種周期並優化品種組合
    五、推動智能育種技術的發展
  第三節  小結
第三章  作物表型預測模型的發展與演算法體系
  第一節  作物表型預測模型的發展歷程
    一、基於統計學的作物表型預測模型發展歷程
    二、基於機器學習的作物表型預測模型發展歷程
    三、基於深度學習的作物表型預測模型發展歷程
  第二節  作物表型預測模型的主要演算法
    一、統計學模型
    二、機器學習模型
    三、深度學習模型
  第三節  小結
第四章  作物表型預測模型的開發流程
  第一節  預測任務與應用場景定義
    一、單環境作物表型預測
    二、多環境作物表型預測
    三、作物多性狀聯合預測與跨群體預測
  第二節  作物表型預測模型構建流程
    一、數據流：從原始數據到可建模數據
    二、開發流：從建模到模型評估
    三、決策流：從預測結果到育種決策
  第三節  計算環境與工程基礎
    一、硬體環境
    二、軟體環境
    三、環境與版本管理
  第四節  小結
第五章  數據處理和整合

  第一節  數據類型與結構
    一、基因型數據
    二、表型數據
    三、環境型數據
  第二節  數據標準
    一、基因型數據標準
    二、表型數據標準
    三、環境型數據標準
  第三節  數據預處理和整合
    一、缺失值過濾
    二、數據填補
    三、數據編碼
    四、多源數據整合
  第四節  可用公共數據資源
  第五節  標準數據集構建
    一、數據收集
    二、數據質控
    三、數據分析
  第六節  小結
第六章  模型構建和測試
  第一節  模型選擇策略
    一、不同數據條件下的模型選擇
    二、不同預測任務下的模型選擇
    三、模型組合與集成策略
  第二節  評估指標與驗證方案設計
    一、評估指標的選擇與解讀
    二、驗證方案設計
    三、不同應用場景下的驗證框架
  第三節  超參數與訓練細節
    一、超參數空間設定與搜索策略
    二、正則化與防止過擬合
    三、模型訓練細節
  第四節  對比實驗與穩健性分析
    一、基線模型設定
    二、模型間性能對比與統計檢驗
    三、敏感性與穩健性分析
  第五節  基於深度學習的作物表型預測模型設計實踐
    一、基因組數據特徵分析
    二、基於卷積神經網路和多頭自注意力機制的深度學習模塊設計
    三、基於深度學習的作物表型預測模型Cropformer構建
  第六節  小結
第七章  基於標準數據集的Cropformer模型評估
  第一節  特徵編碼策略設計與實驗數據準備
    一、特徵編碼策略設計
    二、實驗數據準備
  第二節  模型訓練與調優
    一、模型訓練
    二、模型調優
  第三節  消融實驗結果分析
  第四節  模型綜合性能評估

    一、不同模型的性能評估
    二、基於獨立驗證集的模型性能評估
  第五節  小結
第八章  模型可解釋性
  第一節  模型解釋簡介
  第二節  作物預測模型中的模型解釋
  第三節  模型解釋常用方法
    一、特徵重要性方法
    二、SHAP
  第四節  基於玉米數據集的Cropformer模型解釋應用
    一、模型解釋策略設計
    二、解釋效果驗證
  第五節  小結
參考文獻

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