文献类型：专利

中文题名：林木智慧育种的自适应特征融合基因型-表型预测方法

作者：张怀清[1] 葛晓宁[1] 朱学岩[1] 刘洋[1] 张京[1]

第一作者：张怀清

机构：[1]中国林业科学研究院资源信息研究所;

专利类型：发明公开

申请号：CN202511671167.5

申请日：20251114

申请人地址：100091 北京市海淀区香山路东小府2号

公开日：20260210

代理人：田宇轩

代理机构：深圳峰诚志合知识产权代理有限公司 44525

语种：中文

中文关键词：林木;智慧;育种;自适应;融合基因;表型预测;多模态数据;采集;选取;造林;样本;叶片;基因组测序;基因型数据;关位;点信息;矩阵;测定;生长环境;土壤;指标;环境数据;空中设备;地面;设备采集;木三;点云数据;专业软件;数据预处理;实测

年份：2026

摘要：本发明公开了林木智慧育种的自适应特征融合基因型?表型预测方法,涉及林木育种与智能交叉技术领域,该方法的具体步骤为:多模态数据采集、数据预处理、自适应特征融合、表型预测模型构建和表型预测;本发明通过主成分分析与特征关联强化技术实现多模态数据的自适应融合,解决了高维数据冗余问题,保留了各模态数据的核心关联信息,且通过混合线性模型筛选SNP位点和环境因子,再以多层感知机为基础嵌入Transformer编码器,捕捉基因型与环境因子的非线性交互效应,更能精准刻画基因型、环境、表型数据的三者间复杂关联,同时,多任务深度神经网络通过多表型任务自适应权重分配公式动态平衡不同表型任务的损失贡献,实现了树高、胸径、冠幅等多性状的协同预测。